threadr

Описание

Создайте инструмент Social Graph OpenSource, определяющий отношения между субъектами, особенно актерами угроз, создавая графики и кластеры. Определите силу отношений, а актер-актер или актер-кластер.

Цели проекта

• Определить актеров, наблюдая за социальными сетями, чатами и т. Д.
• Найти и хранить отношения между актерами
• Назначьте веса отношениям
• Определите кластеры актеров
• Назначьте веса кластерам
• Принять IRC, Slack, Discord и т. Д.
• Автоматическое создание досье
• Query LLM/Rag

Сообщество

Присоединяйтесь к нам на нашем https://discord.gg/ynzmajvbb

Внедрения

Сообщения чата будут проходить через трансформатор Empedder или предложение для создания векторизации и будут сохранены в векторном индексе.

График-раг

LLMS, основанные на графиках знаний (график), будут использоваться для ответа на такие вопросы, как «Алиса знает Боба?»

и "Что Алиса знает о Бобе?"

Вывод отношений

Вывод о сильных сторонах отношений

Как и проект Jibble, мы будем использовать IRC -ботов для мониторинга чата и вывода отношений между актерами. Мы будем использовать следующие методы для вывода отношений:

• Прямая адресация (например, «Эй, @carverauto, что вы думаете?»)
• Временная близость (например, «Я согласен с точкой @Карверато»)
• Временная плотность - Как часто взаимодействуют два актера?

Семантический вывод с использованием LLM

LLMS может значительно улучшить процесс вывода, понимая контекст, чувства и тонкости человеческого разговора за пределами возможностей традиционных систем, основанных на правилах.

Запланированное суммирование: периодически система может вызвать LLM для суммирования недавних разговоров. Это не только помогает в понимании общего дискурса, но и может выделить повторяющиеся темы или предметы, вокруг которых могут формироваться отношения.

Коллекция на основе триггеров: внедрить триггеры на основе разговорных сигналов, таких как паузы в диалоге или сдвигах по темам, для съемки и анализа снимков разговоров. Этот метод гарантирует, что анализ является контекстуально актуальным и своевременным.

Анализ на основе интервалов: аналогично окнам, это включает в себя изучение разговоров в установленных интервалах, чтобы вывести отношения и суммирование содержания. Этот подход может быть динамически скорректирован в зависимости от объема разговора или конкретных событий в чате.

Лидер выбор

Проанализируйте разговор, чтобы найти лидеров разговоров или воспринимаемого лидера, для многих различных контекстов (первичный чат или в кластере)

Проблемы

• Ник изменяется - как мы можем отслеживать пользователя, который меняет свой Ник? База данных стиля BBB?
• Актер разборка

• Как мы справляемся с актерами, которые не находятся в одной комнате?
• Как мы справляемся с актерами, которые находятся в одной комнате, но никогда не взаимодействуют?
• Как мы справляемся с актерами, которые находятся в одной комнате, но никогда не взаимодействуем так, чтобы мы могли сделать вывод о отношениях?

• Частные сообщения - Невозможно вывести отношения из частных сообщений без доступа к сообщениям, могут быть будущей функцией.

Визуализация отношений

• Spring Entgedder - алгоритм макета графика, направленный на силу
• Модифицированная модель силовой силовой силовой модели - алгоритм макета графика, направленный с силой с модифицированным пружинным Embedder

Временный распад

Если мы сможем вывести силу отношений, мы можем использовать модель временного распада, чтобы снизить силу отношений с течением времени.

Спам фильтрации

TBD