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为什么知识图谱是人工智能系统的未来?
检索增强生成(RAG)系统为大型语言模型(LLM)适应新数据集提供了巨大的前景,因为它提供了可据以构建响应的参考资料。
从 0 开始构建知识图谱的 5 个启动建议
Gartner 在《2023 年人工智能技术成熟度曲线》报告中,建议企业可以考虑采取以下行动来开启知识图谱:
杭州悦数受邀参加《大模型驱动的智能知识图谱》标准首次专家研讨会
在数字化转型的大潮中,越来越多的数据正在以图的形式发生关联。有效地挖掘这些数据中的知识,以满足专业化和个性化需求的增长,已经成为一个迫切需要解决的问题。大语言模型(LLM)和知识图谱(KG)作为两种关键的知识处理技术,它们的能力具有高度的互补性,并正在经历深度融合的发展。
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3天前
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网页概述
【2月更文挑战第8天】网页概述。
ModelScope问题之执行from modelscope.me报错如何解决
ModelScope训练是指在ModelScope平台上对机器学习模型进行训练的活动;本合集将介绍ModelScope训练流程、模型优化技巧和训练过程中的常见问题解决方法。
深度学习在自然语言处理中的应用与挑战
【2月更文挑战第4天】随着人工智能技术的不断发展,深度学习在自然语言处理领域扮演着越来越重要的角色。本文将探讨深度学习在自然语言处理中的应用现状及面临的挑战,从技术角度分析其发展趋势和解决方向。
知识图谱数据处理流程是什么
知识图谱是一种以实体、关系及其属性为基本单位,通过知识表示、存储和推理,对现实世界中的各种实体、属性进行关系抽取、语义匹配和知识推理的技术。知识图谱的数据处理流程主要包括数据获取与预处理、图谱构建、知识推理等几个步骤。
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