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知識圖 文章 進(jìn)入知識圖技術(shù)社區
如何建立中游領(lǐng)域性KG（知識圖）
- 1? ?復習：上游行業(yè)性KG在前一期《如何善用通用性行業(yè)KG》文章里，曾舉例說(shuō)明了基于FlavorGraph 通用性上游KG，來(lái)建立下游任務(wù)型KG。其中，通用性行業(yè)KG（如Flavor Graph）蘊含豐富的行業(yè)共享性知識，而企業(yè)則針對小領(lǐng)域的特殊需求（如拉面的烹飪過(guò)程、食材搭配、口味調配等）。這種模式是一種知識驅動(dòng)的AI 遷移學(xué)習，其建立的企業(yè)KG（如FoodKG）更具針對性，能加速AI針對企業(yè)目標的應用。其架構如下圖1所示。圖1 行業(yè)KG支持下游任務(wù)其中的核心任務(wù)是：將行業(yè)Flav
- 關(guān)鍵字： 202504 中游領(lǐng)域性KG 知識圖
如何使用LLM建立行業(yè)KG（知識圖）
- 1? ?KG與LLM完美結合大語(yǔ)言模型（LLM）在各種應用領(lǐng)域中已經(jīng)取得了顯著(zhù)的成功，但是它常常無(wú)法捕捉和掌握最新的事實(shí)知識。而另一方面，知識圖（Knowledge Graph，簡(jiǎn)稱(chēng)：KG）則擁有豐富的專(zhuān)家知識和事實(shí)知識，但它很難以構建，又又不足以處理現實(shí)世界知識圖譜的動(dòng)態(tài)變化性質(zhì)和因果推論功能等。因此，自然而然地將KG 和LLM結合起來(lái)，各自發(fā)揮優(yōu)勢，相輔相成，締造完美組合。2? ?KG協(xié)助LLM：降低LLM幻覺(jué)大家都知道，LLM 常有幻覺(jué)（Hallucinati
- 關(guān)鍵字： 202503 LLM 行業(yè)KG 知識圖
如何善用通用性行業(yè)KG（知識圖）
- 1? ?認識通用性行業(yè)KG1.1 食物FlavorGraph為例在上一期里，藉由< 用戶(hù)、食材和食譜> 三位一體的多層次關(guān)聯(lián)來(lái)建立知識圖（KG：Knowledge Graph）。并且基于上述KG體通過(guò)三個(gè)階段來(lái)生成反事實(shí)食材組合的圖譜，這結合了多階段的GCN模型和反事實(shí)分析來(lái)進(jìn)行推薦和創(chuàng )新。其中，幕后有一個(gè)基礎組件：FlavorGraph。它即是俗稱(chēng)的：行業(yè)KG（industry knowledge graph），是由Sony AI團隊與韓國高麗大學(xué)合作建立的食材配對通用性
- 關(guān)鍵字： 202501 通用性行業(yè)KG 知識圖
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