知识图谱如何提升大模型智能问答应用准确度 #小工蚁 #知识图谱 - 小工蚁于20230728发布在抖音,已经收获了17.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。 (2)探索了大语言模型和知识图谱两种知识范式的深度结合。实现了将大语言模型和知识图谱的双向链接,可以将易读的自然语言转换为结构化的数据,进而和知识图谱中的结构化数据匹配,以增强回答专业...
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
知识图谱是存储大量结构化事实的多关系结构,可以补充LLMs缺失的知识。 解决的问题类别: DoG框架主要解决的是知识图谱问答(KGQA)问题。KGQA要求机器通过从知识图谱中检索相关事实来回答自然语言问题。 具体问题: 在LLMs和知识图谱的集成过程中,DoG框架旨在解决两个具体问题: a. 过长的推理路径问题: 现有方法通常会将...
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...
KBQA系统的目标是通过自然语言处理技术,从知识图谱中提取和生成精确的答案。系统的实现包括多个关键步骤:mention识别、实体链接及排序、属性选择及排序、文本拼接以及最终的Text2SQL生成。通过这些步骤,系统能够准确识别用户提出的问题中的关键实体和属性,并生成相应的查询语句,从而从知识图谱或数据库中检索所需的信息。
1、知识图谱和大模型双轮驱动的产品选型新范式: 本方案中,数据层主要包含产品基本信息、产品参数、产品相关的业务系统等数据。 算法和模型层采用大模型融合知识图谱技术,自动化、可视化构建本体,通过知识融合技术构建行业知识图谱,作为大模型输出层的知识增强与校验工具,对大模型输出的信息进行质量把关,促使大模型生成的文...
在ChatKBQA系统中,大模型将接收用户的问题作为输入,通过解析问题中的关键词和语义信息,从知识图谱中查找相关实体和关系,最终生成准确的答案。 ChatKBQA系统的实际应用场景非常广泛。它可以应用于智能客服、在线教育、智能助手等领域,为用户提供高效、准确的问答服务。例如,在智能客服中,ChatKBQA系统可以自动回答用户的问题...
这里使用两种来源来填充这个架构:一是通过推理查询派生架构元素;二是利用领域内问题派生的辅助图架构来丰富架构。最后通过修剪过程,使用查询对齐的图架构来精炼超关系知识图,以提取最相关的组成部分,从而提高大型语言模型在生成答案时的效率和有效性。 「最后」,将修剪后的超关系知识图谱中的每个超三元组转换为自然语言...
《LangChain和知识图谱大模型医疗问答机器人项目》课程,本课程分为三个部分:OpenAI基础,LangChain基础、综合项目。课程从备课到上线,历时三个月,详细介绍了基于LangChain和知识图谱的大模型医疗问答机器人项目的落地过程。可用作毕业设计。更多内容:http://www.ichenh