knowledge graphs – NVIDIA 技術博客
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Wed, 08 Jan 2025 05:53:00 +0000
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對大型語言模型驅動的知識圖譜的洞察、技術和評估
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Mon, 16 Dec 2024 05:22:22 +0000
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數據是現代企業的生命線，推動著從創新到戰略決策的方方面面。然而，隨著企業組織積累了越來越多的信息 (從技術文檔到內部溝通)，他們面臨著艱巨的挑戰：如何從海量非結構化數據中提取有意義的見解和可行結構。 檢索增強型生成 (Retrieval-augmented generation, RAG) 已成為一種熱門解決方案，可通過集成相關企業數據來增強 AI 生成的響應。傳統的 RAG 方法雖然對簡單查詢有效，但在解決需要推理和交叉參考的復雜多層問題時往往有所欠缺。 問題在于：簡單的向量搜索可以檢索數據，但通常無法提供復雜推理所需的細致入微的上下文。即使是多 查詢 RAG 、 查詢增強 和 混合檢索 等高級技術也很難處理需要中間推理步驟或跨數據類型復雜連接的任務。 本文將探討如何將 大語言模型 (LLMs) 的強大功能與 知識圖形 相結合，應對這些挑戰，
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