从历史上看,知识图谱的节点代表特定的概念(或实体),并使用边来表示这些概念之间的特定关系。例如,使用关于我和我的雇主的信息构建的知识图谱可能如下所示:这种细粒度的、以实体为中心的知识图谱允许使用图查询语言(如 Cypher 或 Gremlin)表达各种查询。最近,知识图谱已成为一种流行的替代方法,用于存储和检索信...
7.知识图谱辅助教学设计:教师可以利用KG中的知识图谱来辅助教学设计,了解课程内容的结构、重点和难点。通过分析知识图谱中的关联和依赖关系,教师可以设计出更加合理、有效的教学方案和课堂活动。
如图所示,LLM 的优点:一般知识、语言处理、泛化能力。LLM 的缺点:隐含知识、幻觉问题、无法决断问题、黑箱、缺乏特定领域的知识和新知识。知识图谱的优点:结构化的知识、准确度、决断能力、可解释性、特定领域的知识、知识演进。知识图谱的缺点:不完备性、缺乏语言理解、未见过的知识。近段时间,将 LLM 和知识图...
知识图谱作为高质量的知识来源,为开启增强模式奠定了基础。相对于 Web 搜索来说,知识图谱所承载的信息可信度更高,且知识更新过程中更易于发现错误,极易进行精准修正。然而,知识图谱也存在一定局限性,例如其覆盖范围相对较窄,尤其针对一些长尾知识、复杂知识则更易产生遗漏。因此知识图谱与 Web 搜索相结合,是知识检索增...
1.知识图谱与大语言模型协同模式有望成为“神经+符号”人工智能的突破点。 KG具备显式(符号)知识表示,可以为隐式(神经)知识表示的LLM提供明确、结构化的知识源,通过将KG和LLM结合,可以使用KG明确的事实引导LLM的输出,从而减少或消除错误表达;其次,KG可以解决LLM的知识更新问题,KG可持续更新信息和数据,将KG与LLM结...
知识图谱和大语言模型是两种不同类型的人工智能技术,它们在处理信息和执行任务时有一些显著的区别。 数据结构和表示方式: 知识图谱:是一种图形化的结构,其中包含实体(如人、地点、事件)和它们之间的关系。知识图谱通常以三元组的形式表示,如主体-谓词-客体的关系。它的目标是通过图形化的方式来表示和组织丰富的知识...
1.图谱构建层面的问题: 2.场景应用层面的问题: 我目前在做的KG和LLM结合的RAG知识库产品 最近在做一款知识库产品,其中的核心技术包括KG和LLM,借着最近几年的思考写个开篇,后续会持续介绍产品的一些打造思路,感兴趣的朋友可以关注公众号ByteChu,或者加作者好友做进一步交流。 知识图谱和大语言模型在企业或组织内部应...
9月8日,由中国工程院院士郑纬民领衔的科研团队推出了国内首个“知识图谱与大模型融合应用平台”。知识图谱是公认的“类脑”人工智能技术,被广泛应用于知识推理。该平台将两者快和准的特性相结合,为大语言模型的工业化应用探索出了一条新的技术路径。据郑纬民介绍,该平台运用知识图谱与大模型技术的全过程结合,有效...
由示例可以看出,大语言模型的泛化能力能够非常精准的抽取文本中的实体、关系等知识信息。其能够大大提升知识提取的效率与准确性。HuggingFists低代码平台的出现进一步促进了知识图谱构建的效率。它大幅降低了知识图谱构建人员的技术要求,使得从事该工作的人员有了更大的选择范围。不断下降的构建成本,意味着可以有更多的客户...
二、学科知识图谱构建 首先以文本形式获取三种具有不同特征的主要教学资源;其次进行实体识别、属性提取和关系识别,利用LLM来优化以前使用的模型算法,从教学资源和一些网络资源中获取知识实体、属性和关系;然后经过数据处理以确保获得的知识实体的...