另外,随着大语言模型技术的发展,认知智能范式的转变将是接下来的研究重点,如何将大语言模型与知识图谱进行有效结合是一个值得研究的课题。因此,本文参照研究问答系统的形式,进一步研究“大语言模型+知识图谱”的智能信息系统新范式,探索知识图谱与大语言模型的深度结合,利用专业性知识图谱来增强LLM的生成结果,并利用LLM理...
4-深度学习模型训练优化:LSTM、PyTorch、Tensorflow、卷积神经网络CNN/RNN 5-Neo4J知识图谱显摆 6-自动即兴发挥写诗 7-可视化大屏 8-情感分析
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...
ChatKBQA系统通过整合知识图谱和大模型的各自优势,实现了对复杂问题的准确理解和高效回答。知识图谱是一种基于图结构的知识表示方法,它能够将现实世界中的实体、概念以及它们之间的关系进行结构化表示。通过知识图谱,ChatKBQA系统能够获取丰富的语义信息,对问题进行深入理解。同时,大模型则具备强大的推理能力,能够对知识进行...
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
该专利的核心在于智能问答系统的构建。它基于大语言模型和知识图谱的协同作用,将复杂问题分解为多个简单问题,进而通过分析这些简单问题与基本函数之间的关系,形成多跳推理路径。这一过程不仅提高了问题处理的准确性,还极大地优化了智能问答的效率。 在实际应用中,智能问答系统已经成为各行业提升客户服务的重要工具。通过将...
•引言•大语言模型技术•知识图谱技术•基于大语言模型的融合知识图谱问答系统 设计•系统实现与评估•结论与展望•参考文献 01 引言 背景介绍 介绍大语言模型和知识图谱在问答系统中的重要性 大语言模型和知识图谱融合的潜在优势和应用前景 现有问答系统存在的问题和挑战 研究目的与意义 阐述研究目的 开发一...
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系统,包括:设备维修相关数据;知识图谱构建模块,其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;故障问题及其解决方案生成模块,其基于不同的故障类型,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解决方...
基于生成式语言大模型和知识图谱的电力运维知识问答系统是由广州云硕科技发展有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1159747,属于分类,想要查询更多关于基于生成式语言大模型和知识图谱的电力运维知识问答系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
本发明公开了一种基于大语言模型的知识图谱生成式问答方法及系统,所述方法包括:构建大语言模型微调训练数据,训练数据包括提示语句、问题集和答案集;其中,提示语句包括提示模版和实例数据;基于LoRA微调大语言模型;通过子图检索策略为经LoRA微调后的大语言模型提供问答知识库;将经LoRA微调后的大语言模型作为问答推理模型,将...