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...
文献调研法：通过查阅相关文献，了解国内外在古诗词数字化处理、知识图谱构建及可视化方面的研究进展和技术方法。实验法：通过编写Python代码，实现数据收集、预处理、知识图谱构建、深度学习大模型训练及可视化系统的设计与实现。比较分析法：对比不同方法在处理古诗词数据、构建知识图谱及可视化效果方面的差异，选择最优方案...
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...
知识图谱构建:利用处理后的数据构建中医药方剂知识图谱,包括方剂实体、药物实体及其之间的关系。 模型训练与融合:选择合适的大语言模型进行训练,并通过知识图谱嵌入技术将知识图谱中的实体和关系转化为模型可理解的向量表示。在问答过程中,将用户问题输入模型,模型结合知识图谱中的信息生成答案。 技术挑战与应对 数据质量与...
分类模型:使用机器学习算法(如SVM、随机森林、逻辑回归等)训练分类器,判断一个词或短语是否为mention。 深度学习方法 基于深度学习的方法利用神经网络模型,通过端到端的方式来识别mention。这些方法可以避免复杂的特征工程,通过大量的数据训练模型来自动提取特征。如:BERT-CRF、LLM等模型等。
使用LangChain 构建应用程序后,当有用户提问时,系统会先通过代理找到合适的工具(知识图谱),然后通过工具获取数据,最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些,当生成回复后系统会自动判断该LLM回复是否需要继续执行其它任务,是一个完全自主的递归调用流程。
《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
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...
该专利的核心在于智能问答系统的构建。它基于大语言模型和知识图谱的协同作用,将复杂问题分解为多个简单问题,进而通过分析这些简单问题与基本函数之间的关系,形成多跳推理路径。这一过程不仅提高了问题处理的准确性,还极大地优化了智能问答的效率。 在实际应用中,智能问答系统已经成为各行业提升客户服务的重要工具。通过将...
本发明属于企业知识库技术领域,涉及一种基于大模型和知识图谱的企业知识库问答对生成方法,其包括以下步骤:1)、基于设备维修相关数据,采用大模型构建设备维修知识图谱;2)、基于不同的故障类型,分别以设备维修相关数据和设备维修知识图谱为输入,采用大模型生成不同的故障问题及其对应的解决方案;3)、采用大模型对所述不同...