如何撰写网站建设方案书团购网站 模板

如何撰写网站建设方案书,团购网站 模板,郑州自助建站模板,seo引擎优化方案简介 文章介绍了知识图谱的概念及其与大模型的关系#xff0c;重点讨论了知识图谱如何帮助解决大模型的幻觉问题。作者详细解释了RAG技术及其不同数据处理方式#xff0c;并指出知识图谱在处理复杂关系问题时的优势。最后#xff0c;文章建议在实际应用中可以结…简介文章介绍了知识图谱的概念及其与大模型的关系重点讨论了知识图谱如何帮助解决大模型的幻觉问题。作者详细解释了RAG技术及其不同数据处理方式并指出知识图谱在处理复杂关系问题时的优势。最后文章建议在实际应用中可以结合关系型数据库、向量数据库和知识图谱通过多路召回和重新排序获得更优结果并提供了AI大模型学习资源。中国领先的人工智能(AI)平台和服务团队致力于推动数字转型与智能升级通过AI技术赋能未来人才发展。今天我们探讨两个问题:第一知识图谱是什么第二知识图谱和大模型的关系又是什么一、知识图谱是什么我们先来看第一个问题: 知识图谱是什么可以看上面这个图这个图形表达了如下信息:张三和李四是朋友。张三在苹果公司工作。李四在香蕉公司工作。苹果公司投资了香蕉公司。这就是一个知识图谱的形象化表示。所以我们总结一下什么是知识图谱:1.是一个存储信息的方法2.描述的是事实;3.核心表达是实体和关系;4.可以有多种实体多种关系;二、知识图谱和大模型是什么关系?我们再来看第二个问题: 知识图谱和大模型有什么关系?其实知识图谱在2023年之前就存在但是在2023年大模型火了之后再次进入大众的视野这是为什么呢?原因是随着大家对大模型的使用逐渐发现大模型存在一个较大的问题——大模型幻觉即可以理解为有些时候大模型会胡说八道编造事实为了减少大模型的幻觉有很多的方法常用的有以下5种方法/思路:Prompt给出准确清晰的提示词语句Few-shot少样本提示。限制内容范围RAG检索增强生成。后处理事实检查生成答案人工检查生成答案。提升数据质量预训练的数据质量微调的数据质量。模型能力提升大模型微调。对于第二种在RAG具体落地场景中我们可以有不同的数据处理方式对于结构化的数据比如我们Excel中的数据用普通的关系型数据库存储即可需要使用时直接拿来用也比较方便。对于非结构化的数据比如文本段落、文章、手册、FAQ这种不太适合结构化存储所以向量化之后存储在向量数据库中比较合适后续使用向量检索技术也比较好用。那我们今天说的知识图谱适合什么样的场景呢?我们举例来说明传统的RAG流程如下图用户提出一个prompt先到知识库中检索相似度高的文档内容然后和prompt一起传给大模型再由大模型基于输入的内容生成答案。但是这种方法有限制对于具体的问题解决效果比较好相对宏观一些的问题可能效果不那么好。例如下列2个问题:问题1: A商品的价格是多少?问题2: 去年技术团队的成果是什么?对于问题1传统RAG可能解决的比较好如果知识库中有关于A商品价格的信息大模型就能准确回答这个问题。但是对于问题2首先“技术团队”就是一个复杂问题技术团队可能下面有技术一部、技术二部.…而其中技术一部下面有张三、李四…如果要回答这个问题就需要先把属于技术团队的人都找出来然后分别找到每个人的成果再把成果汇总。这个问题就很适合用知识图谱来解决对于“技术团队”问题的解决就是找寻不同实体间的关系知识图谱记录的就是这种关系:如上图我们把原始文档里的内容最后聚类成如图所示的结构关系当遇到上述的问题时就能高效解决。所以用知识图谱去解决大模型的幻觉问题有如下优势:直观: 在上面我们就提到过知识图谱表示的就是实体与实体之间的关系理解起来比较直观所以对于降低大模型的幻觉是有帮助的。与向量文本互补: 我们在把知识变成向量存储到向量数据库中的时候数据本身是不会消失但是数据与数据之间的关系可能就没有了或者被弱化了。这个时候我们再用知识图谱的方式把这些知识/实体之间的关系表达出来这样就可以和向量数据库进行一个结合。但是我们在实际落地RAG的过程中并不是只能选择一种方式处理数据。比如我们可以同时使用关系型数据库、向量数据库、知识图谱每次用户提问之后分别去3个地方多路召回然后rerank重新排序最后得到综合结果输出给大模型。三、在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】一、AGI大模型系统学习路线很多人学习大模型的时候没有方向东学一点西学一点像只无头苍蝇乱撞下面是我整理好的一套完整的学习路线希望能够帮助到你们学习AI大模型。第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。三、AI大模型经典PDF书籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。四、AI大模型各大场景实战案例结语【一一AGI大模型学习 所有资源获取处无偿领取一一】所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要全套 《LLM大模型入门进阶学习资源包》扫码获取~