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
01/ 大模型与知识图谱的互补性 02/ LLM + KG 融合路径 KG强化LLMs - Pre-training KG强化LLMs - Inference KG强化LLMs - Interpretability KG强化LLMs - Prompt Engineering LLM强化KG - Embedding LLM强化KG - KG信息补全 LLM强化KG - 构建KG LLM强化KG - KG生文 LLM强化KG - 基于KG问答 LLM+KG融合框...
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...
(1)提出大语言模型+专业知识库的基于提示学习(prompt learning)的问答系统范式,以解决专业领域问答系统数据+微调范式带来的灾难性遗忘问题。在提升大模型专业能力的同时,保留其回答通用问题的能力。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。
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】 ...
实际应用场景中,如果我们单纯的使用向量化,在向量数据库中把原来的文档做切片找到最接近的向量的快放到内容里面去然后让大模型整理输出内容,这样的方式能解决70%的应用场景,对于一些非常宏观的知识问答,有些知识点非常分散,分散在大量的文档里面,比如几百万几千万个文档都有重叠,如果我们向量搜索的top key 只有10个,...
大语言模型(LLM);知识图谱;问答系统;垂直领域;中医药方剂 问答系统(question answering,QA)能够自动回答用户提出的自然语言问题,是信息检索和自然语言处理的交叉研究方向。将知识图谱(knowledge graph,KG)与问答系统融合,正确理解用户语义是一大挑战[1]。虽然知识图谱问答能够通过对问题进行分析理解,最终获取答案,但面对自...
深度上下文关联等，通过一套体系理解和使用知识图谱，避免对玲琅满目图谱概念的理解；对外，图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系，如大模型(Large Language Model, LLM)，实现二者的双驱动增强，定义融合互通的技术范式和关键问题，借助LLM强大的语言理解能力，为基于非/半结构化数据的图谱构建提效，同时在用户问答中，...
对于非结构化文本,大模型 (LLM) 比较擅长回答简单(单跳)问题。然而,随着问题的复杂性增加,LLM 的性能会下降。本文作者认为其主要原因是,大模型在理解复杂问题和从原始文本中筛选、聚合非结构化信息过程中出现了性能问题。 为此,本文作者为了能让LLMs能够轻松回答复杂的多跳问题(Multi-hop QA),本文提出了HOLMES方法...
所以在该领域,面对大模型的来势汹汹,人们才会发出“知识图谱要完”的声音。 大模型不能取代知识图谱,两者将共存 但从目前知识图谱领域专家的经验来看,大模型自身目前是无法解决幻觉、时效性、事实性、多跳推理等问题的,所以也没有办法一劳永逸地解决知识图谱构建的问题。