为了解决这一问题，我们提出了一种融合知识图谱与大模型的方法：通过提取文档中的关键信息来构建一个小型的知识图谱，以弥补向量检索的不足，同时保留文档问答系统以确保信息的完整性和准确性。这种方法充分利用了知识图谱的优势，并对其存在的不足进行了有效的补充，提供了一个既高效又准确的知识库问答工具。需求检索应...
为了解决这一问题,我们提出了一种融合知识图谱与大模型的方法:通过提取文档中的关键信息来构建一个小型的知识图谱,以弥补向量检索的不足,同时保留文档问答系统以确保信息的完整性和准确性。这种方法充分利用了知识图谱的优势,并对其存在的不足进行了有效的补充,提供了一个既高效又准确的知识库问答工具。 需求检索应用...
为了解决这一问题,我们提出了一种融合知识图谱与大模型的方法:通过提取文档中的关键信息来构建一个小型的知识图谱,以弥补向量检索的不足,同时保留文档问答系统以确保信息的完整性和准确性。这种方法充分利用了知识图谱的优势,并对其存在的不足进行了有效的补充,提供了一个既高效又准确的知识库问答工具。 需求检索应用...
为了解决这一问题,我们提出了一种融合知识图谱与大模型的方法:通过提取文档中的关键信息来构建一个小型的知识图谱,以弥补向量检索的不足,同时保留文档问答系统以确保信息的完整性和准确性。这种方法充分利用了知识图谱的优势,并对其存在的不足进行了有效的补充,提供了一个既高效又准确的知识库问答工具。 需求检索应用...
《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线:1)KG增强的LLM,可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs;2)LLM增强KG,LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景;3)LLM+KG协同使用,主要用于知识表示和...
融合知识图谱和大模型的高校科研管理问答系统设计目录一、内容概括...二、系统设计概述...3三、系统架构设计......
本发明涉及人工智能,尤其涉及一种融合知识图谱和大语言模型的规范智能问答方法及系统。 背景技术: 1、大语言模型与知识图谱都是当代人工智能领域内极具影响力和应用前景的技术。大语言模型通过其出色的文本生成和理解能力,为自然语言处理领域带来了革命性的变革,但其最大问题是生成的知识无法追溯来源,属于“知识黑匣子”...
1、本发明为克服上述现有技术在处理极端数据时的鲁棒性较差和推荐精度较低的缺陷,提供一种融合大语言模型和知识图谱的电影个性化推荐方法及系统,能够提高评分预测和推荐的准确性和鲁棒性,在处理极端评分数据时,本发明中的融合模型也能够提供更为稳健的预测结果,进而为用户提供更加真实稳定的个性化推荐服务。
大型语言模型(LLMs)和知识图谱(KGs)是互补的技术,当它们结合使用时,可以平衡彼此的优势和劣势: - LLMs擅长理解和生成自然语言,但有时会产生虚假事实。 - KGs以结构化形式明确表示事实知识,但缺乏语言理解能力。 - 结合使用
大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)作为两种重要的知识处理技术,能力存在高度互补性,正在经历着深度的融合发展。日前,中国信通院宣布《大模型驱动的智能知识图谱技术要求》标准研制完成。该标准充分参考了各行业智能知识图谱落地实践经验,包含数据准备、模型场景化适配、智能知识图谱构建、智能交互应用、知识图谱存储与管理等5...