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...
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
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...
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。
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...
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...
一、2024年7月份大模型进展总结(部分) 二、KBQA核心技术及结合大模型SPARQL查询生成问答实践 关于我们 老刘,NLP开源爱好者与践行者,主页:liuhuanyong.github.io。 对大模型&知识图谱&RAG&文档理解感兴趣,并对每日早报、老刘说NLP历史线上分享、心得交流等感兴趣的,欢迎加入社区,社区持续纳新。
1、知识图谱增强大模型的GRAPHRAG 大模型在常识和深层理解、对错误或虚假信息的敏感性方面存在短板,知识图谱可以为大模型提供结构化数据,弥补训练数据的不足,减轻数据稀疏性对大模型性能的影响;知识图谱的丰富背景知识也可以增强大模型对自然语言的理解和推理能力,帮助大模型更精准的解析复杂的语义关系;知识图谱与大模型...
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...
视频地址: 2024最热研究方向:知识图谱+大模型,基于GPT搭建医疗问答系统,原理详解+代码精讲,究极通俗易懂! AI计算机视觉 粉丝:1.8万文章:7 关注源码资料+AI精选资料包分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布2 0 0 0 ...