大模型 常识图谱 GraphRAG (大模型常识图怎么画)
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GraphRAG:常识图谱+大模型
大模型局限性
1、畛域消息无余
LLM基于地下数据集启动训练,因此缺乏畛域特定或专有消息,这或许造成在某些状况下无法提供更准确或片面的回答。
2、或许发生误导
虽然尽力提供消息,但在超出其范围的状况下,LLM或许给出不正确或虚拟的消息,由于它无法间接失掉新消息或与实时数据同步。
3、无法失掉实时消息
由于训练老本高,LLM无法实时降级常识库,因此或许无法提供最新消息或跟上极速变动的状况。
4、预训练数据无法更改
经常使用的预训练数据或许蕴含失误或过期消息,无法更正或删除,造成LLM基于不准确或过期数据回答疑问。
5、缺乏常年记忆
LLM没有常年记忆才干,无法解决复杂疑问或须要高低文了解的状况,体现或许不佳。
什么是Graph RAG
RAG(Retrieval Argumented Generation)经过结合检索技术和言语生成技术,增强生成环节,提供更准确、相关和多样化的消息以满足用户需求。
Graph RAG是一种基于常识图谱的检索增强技术,经过图模型展理想体和相关,应用大言语模型LLM启动检索增强。
Graph RAG将常识图谱视为超大规模词汇表,实体和相关作为单元启动联结建模。
经过提取用户疑问中的实体构建高低文子图,而后应用LLM生成答案。
缺乏训练数据和文本了解无余是传统技术的重要疑问。
总结与图探求方法
图探求方法包括:基于向量、关键词、混合、原生向量索引、组合查问、常识图谱查问引擎和Graph RAG查问引擎。
这些方法各有优缺陷,顺应不同场景。
以下书籍和资源介绍有助于了解大模型和LLM:
参考资料:
归纳是什么意思?
归纳(Resolution)是一种推理方法,在人工智能和人造言语解决中被宽泛运行。
它的基本思绪是经过已知理想和逻辑规定,推导出新的论断。
归纳可以看作是证实某个陈说式能否成立的环节,经过反证法,推导出它的否认式,假设该否认式为假,则原陈说式为真。
归纳是人工智能畛域中罕用的一种推理方法。
它被宽泛运行于人造言语解决、常识图谱构建、智能问答等场景。
在人造言语解决中,归纳可以协助机器智能了解人造言语表白的语义,从中推导出更准确的论断。
在常识图谱构建中,归纳可以协助机器推导出不同实体之间的相关,从而构建出更完整的常识图谱。
在智能问答中,归纳可以依据疑问和已知理想,推导出最终的答案。
归纳作为一种推理方法,具备其优缺陷。
其中,好处重要包括:归纳可以在短期间内解决少量的常识和规定,从中推导出新的论断。
归纳能够经过逻辑推理,得出准确和严密的论断。
缺陷则包括:归纳须要事前定义好规定,假设规定缺失或许不片面,推理失掉的论断或许会发生误差。
归纳推理的复杂度较高,须要破费少量计算资源。
什么样的数据库适宜做常识图谱?
数据库有许多种类,以下是其中一些重要的类型:1. 相关型数据库 (Relational Database Management System, RDBMS)相关型数据库是最经常出现的类型,它们基于数学中的相关模型构建,如SQL(结构化查问言语)。
这类数据库经常使用表格方式存储数据,经过字段和表之间的相关来组织消息。
出名的相关型数据库有Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server和PostgreSQL等。
2. 非相关型数据库 (NoSQL Database)非相关型数据库不遵照固定的相关形式,而是驳回更为灵敏的数据模型,如文档、键值对、图形或列族存储。
这种类型的数据库实用于大规模散布式系统和须要高度可裁减性的场景。
MongoDB、Cassandra、Redis和Couchbase是经常出现的NoSQL数据库。
3. 期间序列数据库 (Time Series Database)期间序列数据库专为解决少量期间相关的数据而设计,如传感器读数、日志文件和金融买卖记载。
它们提升了对期间戳和趋向剖析的操作,提供高效的拔出、查问和聚合配置。
InfluxDB和Prometheus是典型的期间序列数据库。
4. 图形数据库 (Graph Database)图形数据库用于存储和查问复杂的实体相关网络,每个节点代表一个实体,边示意实体之间的相关。
这种数据库特意适宜解决社交网络、介绍系统和常识图谱。
Neo4j是业界上游的图形数据库之一。
5. 内存数据库 (In-Memory Database)内存数据库将数据存储在RAM中,以提高查问速度和照应期间。
它们实用于须要极速照应的运行程序,照实时剖析和在线事务解决(OLTP)。
Memcached和Redis是内存数据库的例子。
每种数据库都有其实用的场景和优缺陷,选用数据库时招思考名目需求、数据结构和性能要求。
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