在硬件资源不足的情况下,选择较小的大模型部署专业领域的问答系统,实现能和较大的大模型在专业领域相媲美甚至更好的效果。 (2)探索了大语言模型和知识图谱两种知识范式的深度结合。实现了将大语言模型和知识图谱的双向链接,可以将易读的自然语言转换为结构化的数据,进而和知识图谱中的结构化数据匹配,以增强回答专业...
文献调研法：通过查阅相关文献，了解国内外在古诗词数字化处理、知识图谱构建及可视化方面的研究进展和技术方法。实验法：通过编写Python代码，实现数据收集、预处理、知识图谱构建、深度学习大模型训练及可视化系统的设计与实现。比较分析法：对比不同方法在处理古诗词数据、构建知识图谱及可视化效果方面的差异，选择最优方案...
优点:借助大模型的优势,实现文本转化为sparql查询语句,实现单挑、多跳的从kg中查询答案。 缺点:在实践过程中发现,由于大模型的幻觉因素,生成的查询语句“看上去对,实际上错误”,导致查询答案不是准确的答案。 总结 本文详细介绍了KBQA(知识图谱问答)系统融合了RAG的思路,分为多个步骤。首先进行mention识别,使用大模型...
知识图谱如何提升大模型智能问答应用准确度 #小工蚁 #知识图谱 - 小工蚁于20230728发布在抖音,已经收获了17.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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...
DOG:知识图谱大模型问答的迭代交互式推理,克服长路径和假阳性关系挑战 秒懂大纲 提出背景 解法拆解 全流程优化 和医学关系 创意 秒懂大纲 ├── DoG框架【主题】 │ ├── 背景【研究背景】 │ │ ├── LLMs的局限性【问题描述】 │ │ │ └── 知识不足导致的幻觉【具体问题】 ...
在ChatKBQA系统中,大模型将接收用户的问题作为输入,通过解析问题中的关键词和语义信息,从知识图谱中查找相关实体和关系,最终生成准确的答案。 ChatKBQA系统的实际应用场景非常广泛。它可以应用于智能客服、在线教育、智能助手等领域,为用户提供高效、准确的问答服务。例如,在智能客服中,ChatKBQA系统可以自动回答用户的问题...
1、知识图谱和大模型双轮驱动的产品选型新范式: 本方案中,数据层主要包含产品基本信息、产品参数、产品相关的业务系统等数据。 算法和模型层采用大模型融合知识图谱技术,自动化、可视化构建本体,通过知识融合技术构建行业知识图谱,作为大模型输出层的知识增强与校验工具,对大模型输出的信息进行质量把关,促使大模型生成的文...
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 CV算法工程师 编辑于 2024年08月08日 21:07 源码资料+AI精选资料包 分享至 投诉或建议