如图1所示,系统交互流程如下:(1)用户向系统提出问题,问题通过信息过滤后,与知识库中的相关专业知识组成提示,输入到专业问答模块中得到答案;(2)信息抽取模块从回答中提取出三元组,与知识图谱进行匹配,获取相关节点数据;(3)这些节点数据经用户选择后,同样以提示的形式输入专业问答模块得到知识图谱增强的回答。这种双向交...
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
比如,在基于大模型构建知识图谱的实践中发现,幻觉会导致生成的知识图谱有很多噪声需要清洗,多元化数据的知识抽取则需要大小模型协同来做知识构建,最后就是大模型时代的知识表示需要进一步迭代,当前领域内最好的框架也都是非大模型时代的产物,相关的语义表示需要变得对大模型更加友好。 知识图谱统一的未来 所以,统一规范的...
通过LLMs的应用,我们可以更好地利用自然语言问题与结构化知识图谱之间的关联,从而提高KGQA的性能和效果。 LLM+KG融合框架 - 知识表示 文本语料库和知识图谱都包含了大量的知识,但是文本语料库中的知识通常是隐含且无结构的,而知识图谱中的知识则是明确且有结构的。因此,有必要将文本语料库和知识图谱中的知识进行对齐...
大规模语言模型在多种自然语言处理相关任务上展现了惊人的能力,如智能问答等,但是其推理能力尚未充分展现。本文首先介绍大模型进行推理的经典方法,然后进一步介绍知识图谱与大模型融合共同进行推理的工作。 文章一:使用思维链提示方法“召唤”大模型的推理能力
例如,具体到图谱问答层面上来看,有些大模型在知识训练不足的情况下,可能会出现回答不精准的现象。天机·军事大模型通过融合天机·数字战场图谱,使得系统能够深入理解和解析问句的深层语义,对问句进行智能补充和完善,从而丰富知识点库,提供准确详尽的答案,有效减少大模型在生成回答时可能出现的误导性信息。
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...
1、鉴于此,本发明提供一种基于大语言模型和知识图谱的知识问答方法,具有语义理解准确,答案正确性高等优点。 2、本发明公开了一种基于大语言模型和知识图谱的知识问答方法,其包括: 3、步骤1:给定问题q,从知识图谱g中获取问题q的前k个得分最高的候选答案组成的集合a={a1,…,ak};其中,a是知识图谱g中的实体节点...
在搜索引擎的智能问答系统中,大模型的优化策略主要体现在以下几个方面:(1)语义理解能力提升:为了更准确地理解用户的查询意图,大模型需要不断提升其语义理解能力。这可以通过引入更多的语义特征和上下文信息来实现,例如利用知识图谱来丰富实体的语义表示,或者通过多模态融合技术来整合文本、图像和音频等多种信息源。
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...