2、搜索查询流程图使用设计 二、借助 GPT 提示词实现核心需求功能 一)提示词实现核心整理笔记功能 1、完整迭代后 prompt # Role : 笔记整理大师 ## Profile : - writer: 景淮 - version: 0.3 - language: 中文 - description: 专门为笔记内容提供结构化、分类、总结、思维导图和信息流的专家。 ## Background...
语言生成方面:ChatGPT具有更强的语言生成能力,可以生成更加逼真、连贯的文本,但知识图谱在这方面则相对较弱。 知识表示方面:知识图谱具有更强的知识表示能力,可以将大量的知识以图形化的方式表示出来,但ChatGPT则相对较弱。 应用场景方面:ChatGPT适用于对话系统、智能客服等领域,而知识图谱则适用于搜索引擎、推荐系统等...
ChatGPT是一款基于Transformer架构的自然语言处理模型,通过大规模语料库的训练,能够生成自然、流畅的语言。知识图谱则是一种结构化的知识表示方法,它使用节点和边来描述概念、实体以及它们之间的关系。将ChatGPT与知识图谱相结合,可以使机器更好地理解语言的语义和上下文,从而提高对话系统的智能化程度。在构建知识图谱时,C...
GPT-GNN模型首先是自监督的生成式的预训练框架,通过预训练捕捉图谱固有的内在的Structural and Semantic等属性信息,可以对各种下游任务起到有效提升作用。 GPT-GNN模型训练通过两个生成任务:Attribute Generation和Edge Generation,并且构建Node Attributes和Graph Structure之间的相互依赖关系,捕捉隐含的特征信息。结构图如下...
使用chatgpt 构建知识图谱 知识图谱建立 一、知识图谱概念 知识图谱的概念是由谷歌公司在2012年5月17日提出的,谷歌公司将以此为基础构建下一代智能化搜索引擎,知识图谱技术创造出一种全新的信息检索模式,为解决信息检索问题提供了新的思路。本质上,知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其...
有意思的是,ChatGPT给出了将知识图谱集成到大语言模型中的几种方法: 1)使用知识图谱数据进行预训练 将知识图谱中的知识注入到大语言模型的预训练阶段,可以帮助大模型学习实体与其属性之间的关系。可以通过将知识图谱三元组(主语、谓语、宾语)转换为自然语言句子并将它们添加到训练语料库中来完成。
有意思的是,ChatGPT给出了将知识图谱集成到大语言模型中的几种方法: 1)使用知识图谱数据进行预训练 将知识图谱中的知识注入到大语言模型的预训练阶段,可以帮助大模型学习实体与其属性之间的关系。可以通过将知识图谱三元组(主语、谓语、宾语)转换为自然语言句子并将它们添加到训练语料库中来完成。
知识图谱为ChatGPT提供了丰富的知识支撑。ChatGPT在生成回答时,需要依托大量的知识来进行推理和判断。而知识图谱正是一个庞大、全面的知识库,能够为ChatGPT提供源源不断的知识输入。同时,ChatGPT的生成能力也能够进一步丰富知识图谱的内容,使其更加完善。
ChatGPT 是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的一种全新聊天机器人模型,能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,支持回答问题、承认错误、质疑并拒绝不适当的请求等情境。
在本视频中,我将向您展示如何使用 https://infranodus.com 将您的 ChatGPT 聊天可视化为知识图谱,以生成更好的提示和想法。您可以导入现有的 ChatGPT 对话,以可视化主要概念及其关系,从而获得快速概览并了解下一步的重点。 您还可以使用知识图来检测对话中的空白,以便