显式方法通过修改模型输入和利用外部记忆将相关知识嵌入到LLMs中;而隐式方法则关注在训练过程中LLMs内含的知识,如BERT[1]能够理解词语的上下文知识。次年,Hu等人[7]回顾了KEPLMs,专注于NLP中的两大核心任务:自然语言理解和自然语言生成。尽管早期的工作涉及了多样化的外部知识源,但最近在2024年由Yang等人[8]进行的...
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...
金融界2025年1月18日消息，国家知识产权局信息显示，江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司申请一项名为“基于知识图谱和大规模语言模型的海关实务问答识别方法”的专利，公开号CN 119311821 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本发明涉及问答识别技术领域，尤其涉及基于知识图谱和大规模语言模型的海关实务问答识别...
知识图谱与大模型结合方法概述 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线:1)KG增强的LLM,可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs;2)LLM增强KG,LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景;3)LLM+K...
大型语言模型(LLMs)和知识图谱(KGs)是互补的技术,当它们结合使用时,可以平衡彼此的优势和劣势: - LLMs擅长理解和生成自然语言,但有时会产生虚假事实。 - KGs以结构化形式明确表示事实知识,但缺乏语言理解能力。 - 结合使用
本项目旨在结合知识图谱技术和先进的大语言模型,构建一个智能问答系统。它将利用知识图谱的结构化信息和大语言模型的自然语言理解能力,深入理解用户提出的问题,并提供准确、有逻辑性的回答。通过整合两大技术,我们将构建一个功能强大、垂直领域适用的智能问答系统,为用户提供卓越的体验。 0 项目模型框架 知...
知识推理与问答生成:在知识图谱的基础上,采用基于规则的推理和基于图神经网络的推理技术,生成准确的答案。同时,结合预训练语言模型,对答案进行自然语言生成,提高问答系统的交互性;使用Flask框架创建Web应用程序,处理用户的问题,并返回特定问题的LLM大语言模型(本项目使用GLM的在线API,即将准备支持ChatGLM-6B的本地接口)...
GNN和RAG在KGQA中的积分是前向的重要一步,但它回避了一个关键问题:确保人工智能系统的透明度和可解释性。神经网络的复杂性,尤其是在执行多跳推理任务时,通常会导致决策过程不透明。这种不透明性破坏了信任,在KGQA中,用户寻求明确、合理的回应是不可谈判的。为了缓解这种情况,开发人员必须将可解释性嵌入到这些系统中...
1、拓尔思:作为国内最早从事自然语言处理技术研发的企业之一,聚焦 NLP、知识图谱、图像检索三大核心技术,结合机器人流程自动化技术,形成完整的多模态人工智能产品体系,提供全栈 AI 解决方案。 与 DeepSeek 联合开发金融舆情大模型。 2、科大讯飞:以人工智能技术为核心,在图像识别、文本识别、智能交互及 NLP 领域有深厚...
金融界2025年1月18日消息,国家知识产权局信息显示,江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司申请一项名为“基于知识图谱和大规模语言模型的海关实务问答识别方法”的专利,公开号CN 119311821 A,申请日期为2024年9月。 专利摘要显示,本发明涉及问答识别技术领域,尤其涉及基于知识图谱和大规模语言模型的海关实务问答识别方...