知识图谱是一种语义网络,它表示和连接现实世界中的实体,如人物、组织、物体、事件和概念。知识图谱由具有以下结构的三元组组成:知识图谱由“头实体 → 关系 → 尾实体”或语义网术语“主语 → 谓语 → 宾语”的三元组构成,用于提取和分析实体间的复杂关系。它通常包含一个定义概念、关系及其属性的本体,作为目标领域...
同时知识图谱反过来也能够去推动大模型Prompt工程里的相关工作，融入到大模型的训练中，使得生成更可控，更准确。同时，知识图谱也可以提供很多额外的语义信息，帮助大模型的知识推理做得更好。所以从本质上看，大语言模型出现后，并不是将知识图谱消灭了，而是可以发挥知识图谱和大模型这两种技术的优势：在需要可控知识...
在ChatGPT大火的背景下,咱们还是老老实实研究垂直领域的智能问答如何实现。一、垂直领域知识图谱与知识问答前面陆续讲了知识图谱的框架和大体的构建流程,本文以一个入门级知识图谱为例描述构建过程,尽可能不涉…
知识图谱或者类似的知识库、知识引擎,能够为大模型提供准确的知识,它可以被用来通知、聚焦、过滤和控制生成式人工智能,增强大模型响应的智能和可靠性,使其更适合关键任务。 当大模型真正落地到工业应用时,也需要有知识图谱对专业领域知识的支撑,至少短期来看是非常需要的。 因此,我们也可以说,知识图谱的构建原来有各种...
语言生成能力:ChatGPT具有强大的语言生成能力,可以生成连贯、有意义的文本,而知识图谱则不具备这种能力。 知识表示能力:知识图谱具有强大的知识表示能力,可以将大量的知识以图形化的方式表示出来,而ChatGPT则不具备这种能力。 应用场景:ChatGPT适用于对话系统、智能客服、自动翻译等领域,而知识图谱则适用于搜索引擎、推荐...
2.知识抽取 这一过程计算机将可搜集到的任何结构化/非结构化数据通过算法提取出实体、关系和属性,来组成SPO三元组的知识表达。 3.知识融合 由于在上一阶段的知识抽取是未加筛选的,质量良莠不齐,为了保证最终图谱内知识的严谨性,需要在这一过程中消除实体中的歧义、冗余部分,合并相同的实体关系,也就是做到统一说法...
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
SmartKG是微软开源的一款产品,作为轻量级知识图谱可视化+智能对话框架,它能够根据用户输入的实体和关系数据自动生成知识图谱,并提供图谱可视化及基于图谱的智能对话机器人。 SmartKG官方下载地址>> https://github.com/microsoft/SmartKG 如下附Julia老师的介绍SmartKG&知识图谱的B站视频链接,速戳>> ...
大型语言模型和知识图谱都是自然语言处理领域的强大工具,但它们的用途不同,各有优缺点。 大型语言模型: 1、基于深度学习和神经网络,像 GPT-4 这样的大型语言模型在大量文本数据上进行训练,以学习模式、上下文以及单词和短语之间的关系。 2、它们可以生成类似人类的文本、回答问题、提供建议以及执行其他自然语言任务。