使用LangChain 构建应用程序后,当有用户提问时,系统会先通过代理找到合适的工具(知识图谱),然后通过工具获取数据,最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些,当生成回复后系统会自动判断该LLM回复是否需要继续执行其它任务,是一个完全自主的递归调用流程。
知识图谱大模型:基于知识图谱的医疗问答系统实战教程,原理详解+代码精讲,看完轻松 源码资料+AI精选资料包
(2)专业问答,基于LLM和自建知识库来生成更具备专业知识的回答,相比专业数据的微调方法,该技术无需重新训练即可部署垂直领域大模型; (3)抽取转化,通过强化LLM的信息抽取能力,利用生成的自然语言回答,从中抽取出结构化知识,并和专业知识图谱匹配以进行专业验证,同时可以将结构化知识转化成易读的自然语言,实现了大模型与...
将知识图谱的小颗粒数据与原先人工处理的大块数据相结合,我们可以更好地搜索需要全局 / 跨节点上下文的查询,我们通过知识图谱把大模型的推理能力和知识点分开,目前LangChain和Llama Index均支持将嵌入式向量和知识图谱结合来解决剩下30%的应用场景。 传统本地问答系统构建方案 单纯的利用大语言模型,让大语言具备特定属性...
LangChain 2 ONgDB:大模型+知识图谱实现领域知识问答 LangChain 是一种 LLMs(大语言模型) 接口框架,它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。 Langchain2ONgDB[1] 是参考Langchain2Neo4j的实验项目,将ONgDB集成到了LangChain生态系统。在Langchain2Neo4j的基础上去掉了Keyword search(关键词全文检索)和Vecto...
本发明属于企业知识库技术领域,涉及一种基于大模型和知识图谱的企业知识库问答对生成方法,其包括以下步骤:1)、基于设备维修相关数据,采用大模型构建设备维修知识图谱;2)、基于不同的故障类型,分别以设备维修相关数据和设备维修知识图谱为输入,采用大模型生成不同的故障问题及其对应的解决方案;3)、采用大模型对所述不同...
将二者相融合后,得到关于待回答问题的答案,一方面利用实时更新的大模型外在知识,一方面通过让大模型回想出模型内部的内生文本信息,从而可以从多个维度增强大模型知识问答的准确性;并且,针对不同领域的大模型知识问答任务,只需调整相对应的外部知识图谱,即可快速、高效地完成不同领域之间的大模型问答系统,具有比较...
1、知识问答技术是问答领域的重要分支,早期主要基于传统知识库或者知识图谱通过语义匹配为用户提供知识服务,随着大语言模型的发展,基于大语言模型的知识问答技术方兴未艾,前景广阔。目前知识问答技术存在的不足: 2、1)传统的基于知识图谱的知识问答技术,通常包括基于语义解析(semanticparsing-based)的知识问答和基于信息检索...
在实现大模型知识问答抽取之前,首先需要准备和整理大量的能源企业领域文本数据和知识图谱数据。这些数据可以包括企业内部文档、行业资讯、政策法规、产品信息等多种来源。对这些数据进行预处理,包括文本清洗、去重、标注实体和关系等工作,以便后续模型训练和知识抽取。
表1. 知识图谱和大模型在企业中应用场景分析 我们计划结合蚂蚁知识图谱实践和OpenSPG开源规划构建一个SPG与LLM双向融合的框架,实现知识生产和知识推理/查询的联动。总体能力定义上,核心包括三个部分:1)LLM增强SPG领域图谱构建。借助LLM强大的语言理解能力,构建可复用的知识生产流程,支持原子要素级及子图级的图谱构建。2...