基于知识图谱增强大模型的文档问答
2023-10-08 19:21:09 3 举报
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基于知识图谱增强大模型的文档问答：分为离线和在线两部分。
作者其他创作
大纲/内容
在线
全文索引
向量检索
离线
大模型调用
意图识别
文本提取
提示组装
向量索引
分类、实体识别、翻译
文本转向量
③ 知识修正 知识溯源
Prompt
span data-docs-delta=\
文本段落综合排序
用户问题
① 实体别称补全 实体上下位推理
全文检索
关键词提取
LLM api
② 行业背景知识补全
文本分段
2、在线部分使用知识图谱增强大模型的问答效果：在意图识别阶段，用知识图谱进行实体别称补全和上下位推理；在 Prompt 组装阶段，从知识图谱中查询背景知识放入上下文；在结果封装阶段，用知识图谱进行知识修正和知识溯源。
结果封装
候选段落
知识图谱
（知识图谱赋能大模型的应用场景示例）
1、离线部分对文档进行预处理，构建段落级索引，包括全文索引和向量索引。
基于知识图谱增强大模型的文档问答
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