从上面的分析可以看出,RippleNet中引入外部知识的做法主要通过用户历史信息建立Ripple Set,也就是对应到知识图谱中的节点,并且在每一步都会传播到相邻节点并计算隐层表示输出,计算方法类似于attention(其中query为上一层的输出,key和value为当前的Ripple Set中的实体embedding ),具体的计算公式有兴趣的话可以看论文。 当...
点击:论文传送门 Idea: 作者提出了一种视觉问答的方法,该方法将图像内容的内部表示与从知识库中提取的信息结合起来,以回答广泛的基于图像的问题。 算法模型图如图所示: Method: 利用LSTM有效的将图像信息与外部知识库的信息融合起来。主要分为以下三个部分 基于图像的生成属性表示 首先,通过输入的Image生成region propo...
首先,我们需要收集与特定领域相关的知识库。这可以包括专业书籍、学术论文、行业报告等。接下来,对这些资源进行筛选,去除冗余和错误信息,确保知识库的准确性和权威性。 2. 结构化处理 将筛选后的知识库进行结构化处理,以便模型能够高效地理解和利用。这通常涉及将文本数据转换为结构化的格式,如JSON、XML等,同时提取关...
将数据和variablename采用datafilebuffer结构存入内存显示消息通知用户存在错误管理科学与系统科学研究新进展届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集大连341yesyesyesyes数据库接口程序实现的总体流程yesyesyesyes从外部数据库获取数据的接口程序流程322输出数据表接口程序的实现输出数据表用来存储推理机对表达式或模型的求解...
数据预处理:从历史书籍、学术论文和在线资源中提取历史事件的时间线信息,并清洗为结构化的三元组形式。 知识嵌入:使用千帆大模型开发与服务平台的知识嵌入工具,将时间线信息转换为嵌入向量。 模型训练:将嵌入向量作为模型的额外输入,与语言建模任务一起训练。 推理与生成:在生成关于历史事件的文本时,模型能够根据上下文...
在上一篇文章里,我们展示了如何通过Ollama这款工具,在本地运行大型语言模型。本篇文章将着重介绍下如何让模型从外部知识库中检索定制数据,来提升大型语言模型的准确性,让它看起来更“智能”。 本篇文章将涉及到LangChain和RAG两个概念,在本文中不做详细解释。
来自企业外部的知识和资源,如行业报告、市场研究、学术论文等。合作伙伴的知识和经验也是知识库的重要来源。客户的反馈和建议也可以作为知识库的内容,帮助企业改进产品和服务。按照知识的重要性和层级关系,将知识划分为不同的层次,如基础、中级、高级等。层次结构按照知识的主题和领域,将知识划分为不同的类别,如市场...
要撰写一篇关于区块链和外部世界的数据分析的论文,首先需要明确核心观点:数据的可信性、数据的透明性、数据的不可篡改性、数据的实时性和数据的可追溯性。数据的可信性在区块链中尤为重要,通过区块链技术,数据的来源和变更过程可以被精确记录和验证,确保数据的真实性和完整性。这一特性使得区块链在金融、医疗、供应链...
通过引用来源,用户可以验证回答的准确性并增加对模型输出的信任。它还促进了知识更新和特定领域知识的引入。RAG有效地结合了LLMs的参数化知识和非参数化的外部知识库,使其成为实现大型语言模型的最重要方法之一。该论文概述了LLMs时代RAG的发展范式: RAG三大范式:Naive RAG、Advanced RAG和Modular RAG...
我们可以从书籍、百科全书、学术论文等各种来源收集信息,并将其整理成结构化的形式,以便ChatGPT能够方便地进行查询。 接下来,我们需要将构建好的知识库与ChatGPT进行对接。一种常见且简单的方法是使用检索式问答系统。可以使用索引技术将知识库中的内容进行索引,从而加快查询的速度。当用户输入一个问题时,ChatGPT可以...