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如何建立中游領域性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，曾舉例說明了基于FlavorGraph 通用性上游KG，來建立下游任務型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)則針對小領域的特殊需求（如拉面的烹飪過程、食材搭配、口味調配等）。這種模式是一種知識驅動的AI 遷移學習，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支持下游任務其中的核心任務是：將行業(yè)Flav
  • 關鍵字： 202504  中游領域性KG  知識圖  

如何使用LLM建立行業(yè)KG（知識圖）

  • 1? ?KG與LLM完美結合大語言模型（LLM）在各種應用領域中已經取得了顯著的成功，但是它常常無法捕捉和掌握最新的事實知識。而另一方面，知識圖（Knowledge Graph，簡稱：KG）則擁有豐富的專家知識和事實知識，但它很難以構建，又又不足以處理現實世界知識圖譜的動態(tài)變化性質和因果推論功能等。因此，自然而然地將KG 和LLM結合起來，各自發(fā)揮優(yōu)勢，相輔相成，締造完美組合。2? ?KG協助LLM：降低LLM幻覺大家都知道，LLM 常有幻覺（Hallucinati
  • 關鍵字： 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、食材和食譜> 三位一體的多層次關聯來建立知識圖（KG：Knowledge Graph）。并且基于上述KG體通過三個階段來生成反事實食材組合的圖譜，這結合了多階段的GCN模型和反事實分析來進行推薦和創(chuàng)新。其中，幕后有一個基礎組件：FlavorGraph。它即是俗稱的：行業(yè)KG（industry knowledge graph），是由Sony AI團隊與韓國高麗大學合作建立的食材配對通用性
  • 關鍵字： 202501  通用性行業(yè)KG  知識圖  
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