知识图谱作为高质量的知识来源,为开启增强模式奠定了基础。相对于 Web 搜索来说,知识图谱所承载的信息可信度更高,且知识更新过程中更易于发现错误,极易进行精准修正。然而,知识图谱也存在一定局限性,例如其覆盖范围相对较窄,尤其针对一些长尾知识、复杂知识则更易产生遗漏。因此知识图谱与 Web 搜索相结合,是知识检索增...
以SPG 为基础构建的知识引擎框架,不仅可以在图谱构建阶段衔接大数据架构,实现数据到知识的转换,而且可以在存储阶段适配到属性图,充分发挥其存储和计算能力。在推理应用阶段,该框架可以形式化成知识图谱领域特定语言(Knowledge Graph Domain Specific Language,KGDSL)这种机器可理解的符号表示,支持下游规则推理、神经/ 符号融...
KG-enhanced Recommendation 是一个增强型推荐算法,它利用知识图谱(Knowledge Graph,KG)来提升推荐系统的性能。这个算法的核心思想是将用户和物品在知识图谱中的路径转换为文本信息,然后融入到大模型(Large Language Model,LLM)中,以此来增强用户代理(user agent)的记忆,从而提高推荐质量。 2、用户-商品上下文获取 首先,...
知识图谱可以作为大模型的外部知识库,提供结构化的知识信息,帮助大模型解决公平、隐私和安全等问题。知识图谱还可以作为大模型的输入,通过知识图谱嵌入等方式,将知识图谱中的知识转化为大模型能够理解的表示形式。知识图谱增强大模型的方法能够有效利用知识图谱的丰富知识,提高大模型的知识理解和推理能力,同时扩展大模型的...
知识图谱的构建通常遵循以下几个步骤: 实体识别:从数据中识别出需要表示的实体,这些实体是构建知识图谱的基石。 关系抽取:确定实体之间的关系,这些关系描述了实体如何相互连接。 属性定义:为每个实体定义属性,这些属性提供了关于实体的详细信息。 知识融合:将来自不同来源的知识合并到图谱中,解决知识冲突,提高知识的一致...
所以,统一规范的知识图谱的实现,需要在深入融合大模型之后,才能构建出完整的形态,而这还有很长的路要走。 扫码免费报名参加 峰会详情 ① 知识获取与构建论坛 出品人:张亦弛 Shopee Marketplace Intelligence Listing Team Leader 个人介绍:张亦弛,现任电商平台 Shopee Marketplace Intelligence Listing 商品算法负责人,服务...
一、知识图谱与大模型的特点和互补性 知识图谱的特点: 结构化知识:以实体和实体之间的关系构成的三元组为基本组成单位,能够清晰地表示知识的结构。 数据真实性:知识图谱中的数据通常具有较高的真实性和可靠性。 可解释性:其内部的结构知识更接近人类认知,能够提供一种解释和推理知识的手段。
大模型和知识图谱融合的方法 知识库管理体系运用知识图谱和大模型，通过与数据层和模型层的紧密协作，确保数据处理的全面性、高效性和精准性，极大地提升了数据的利用效率和理解深度。知识图谱（见图1）作为一种强大的数据结构，通过构建“主体—关系—实体”的三元组，加强了系统对数据实体间联系的可视化和理解。这种...
通过一套体系理解和使用知识图谱,避免对玲琅满目图谱概念的理解;对外,图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系,如大模型(Large Language Model, LLM),实现二者的双驱动增强,定义融合互通的技术范式和关键问题,借助LLM强大的语言理解能力,为基于非/半结构化数据的图谱构建提效,同时在用户问答中,语言要素和语义结构的理解也会...
1）知识互补：利用大模型海量开放域知识和知识图谱精确的结构化知识，形成知识互补，促进知识的延伸、补全和提取。2）相互学习：基于知识图谱的严谨结构，融合大模型所具备的泛化、完备、推理能力，可在垂直领域构建更加智能化的解决方案。3）能力提升：知识图谱可促进大模型提升知识质量水平，同时通过引入可解释的知识推理...