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大模型应用：基于混元大模型 + 图算法：可追溯知识图谱问答系统构建.83
一、前言 在大模型深度融入产业应用的当下，自然语言交互的流畅性已实现突破，但事实性幻觉、复杂关系推理薄弱、答案不可追溯三大核心问题，始终制约着大模型在知识服务、智能问答、专业咨询等高可信场景的落地 1.4 知识图谱智能问答单独使用任何一方都难以支撑高可靠性的智能问答：只用图算法？听不懂人话，无法处理模糊或口语化提问。只用大模型？答案可能漂亮却错误，且无法说明“为什么这么答”。只有知识图谱？ 而将三者结合，就能形成一个闭环协作系统：1. 用户提问 → 大模型先理解意图，把自然语言转化为结构化查询，比如识别出“李白”“静夜思”是关键实体；2. 核心价值纯大模型问答图算法 + 大模型问答答案可能幻觉，无法追溯答案基于结构化关系，可追溯、无幻觉缺乏复杂关系推理能力擅长多步关系推理，如 “李白和杜甫的共同好友是谁”依赖海量语料，解释性差基于明确的实体关系 而基于图算法管关系、混元管语言的双引擎模式，刚好把两者的优势捏合在了一起：用 PageRank、最短路径、社区发现这些图算法做关系挖掘和推理，靠大模型做自然语言理解和生成，搭出来的知识图谱问答系统，既听得懂人话
24532编辑于 2026-04-21 - 来自专栏技术丛林大冒险
基于大语言模型构建知识问答系统
传统搜索系统基于关键字匹配，在面向：游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。 需求描述打造 特定领域知识(Domain-specific Knowledge) 问答 系统，具体需求有：通过自然语言问答的形式，和用户交互，同时支持中文和英文。 图片方案分析基于 LLM 搭建问答系统的解决方案有以下几种：Fine-Tuning基于 Prompt Engineering，比如 Few-Shot方式。与普通搜索结合，使用基础模型对搜索结果加工。 好处在于： 问答可控性更高一些无论是数据规模、查询效率、更新方式都可以满足常见知识库应用场景的需要技术栈成熟，探索风险低使用 LLM 作为用户和搜索系统件沟通的介质，发挥其强大的自然语言处理能力：对用户请求进行纠错 但是可以使用会话历史，当本地无法命中时，让 ChatGPT 基于过往的信息自动进行整合，如下所示：图片总结本文针对特定领域知识问答系统的问题，进行方案比较和选型。
7.1K85编辑于 2023-05-08 - 来自专栏图灵技术域
基于知识图谱的问答系统Demo
简介 基于知识图谱的问答系统，即KBQA。其中一个简单的实现方法是根据用户输入的自然语言问句，转化为图数据库中的关系查询，最终将数据库中的实体及关系呈现给用户。 下面给出了一个KBQA的Demo。 实现依赖 Python 3.6+ Apache Jena Fuseki SPARQLWrapper refo jiaba 实例数据 此知识图谱的主题为COVID-2019的知识查询。 数据存储：采用Apache Jena Fuseki，Apache Jena Fuseki是一个SPARQL服务，支持多种操作系统。可以存储RDF数据，并通过SPARQL查询语句查询数据库中的关系。 为了简便系统，这里没有给出前端代码。 ? 前端代码如顶部图片所示。 参考 https://blog.csdn.net/keyue123/article/details/85266355
2.6K40发布于 2021-05-21 - 来自专栏MIKE笔记 技术教程
HTML【知识问答】
文章目录 一、行内元素有哪些？块级元素有哪些？ 二、解释一下CSS盒子模型。 三、CSS选择符优先级算法如何计算？ 四、简述清除浮动的几种方式： 五、一个盒子不给宽高如何水平垂直居中。 六、写一个左中右布局占满屏幕，其中左、右俩块固定宽200，中间自适应宽，要求先加载中间块，请写出结构及样式。 ---- 一、行内元素有哪些？块级元素有哪些？ 块级元素： h1-h6 ： 1-6级标题 p ： 段落 div ： 定义文档中的节 ul ： 定义无序列表 ol
1.2K10编辑于 2023-03-23 - 来自专栏从流域到海域
KBQA: 知识图谱上的问答系统概述
知识图谱知识问答在过去几年引起了广泛注意。 KBQA: 知识图谱上的问答系统 给定自然语言(NL)形式的问题，KBQA的目标是在潜在的知识图谱上自动寻求答案。 这提供了一个更加自然更加直观的方式去访问大规模的潜在的知识资源。 KBQA的主要挑战在于词汇间隔(lexical gap)。 例如同样的问题可以通过多种自然语言形式进行表达，但是在知识图谱中只有一种最简洁的词汇表达。因此，将自然语言问题映射到结构化的知识图谱上不是一个简单问题。 信息检索方法直接借助问题所传达的信息从知识图谱上检索答案。所以信息检索方法不需要人工编制规则并且能够扩展到更大更复杂的知识图谱上。 目前多种基于嵌入的方法都展现了颇具前景的结果。 这种类型的方法采用多种形式来编码 问题和知识图谱子图，并且直接在映射空间上对它们进行匹配，并且可以使用端到端的方式进行训练。
4.3K20发布于 2019-10-22 - 来自专栏数据分析与挖掘
基于英雄联盟的知识图谱问答系统
介绍 代码地址：https://github.com/taishan1994/lol_knowledge_graph_qa 该文介绍了英雄联盟知识图谱的构建以及搭建一个简单的基于知识图谱的英雄联盟问答系统 2,阿卡丽,离群之刺,艾欧尼亚,刺客,人类,2010/5/11,"无论是均衡教派还是暗影之拳的称号，都已被阿卡丽抛弃，如今的阿卡丽独来独往，随时可以成为她的人民所需要的夺命武器。 代码解读 构建知识图谱 构建知识图谱代码在build_lol_graph.py里面，主要是三个步骤：连接neo4j数据库，创建节点，创建关系，我们一一来看： 初始化的时候：我们连接到neo4j数据库，auth 最终我们创建的知识图谱如下所示： 问答系统的构建 问答系统主要由以下几个部分构成： 1、question_classification.py：给定问题，识别里面的实体以及问题的类型。 至此，我们的知识图谱构建和问答系统就全部实现了。通过整个流程，我们就可以去构建自己的知识图谱和问答系统了。
83430编辑于 2022-09-19 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识图谱入门 ， 知识问答
知识问答简介 问答系统的历史如下图所示： ? 可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。 基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。 根据问答形式可以分为一问一答、交互式问答、阅读理解。 一个经典的测评数据集为QALD，主要任务有三类： 多语种问答，基于Dbpedia 问答基于链接数据 Hybrid QA，基于RDF and free text data 知识问答简单流程与分类 ? 上图为知识问答的简单流程，首先将用户输入的问句经过语义匹配等转换为查询语言进行查询和推理，而后得到答案再进行组合以形成人类可阅读的文本。 问答系统的基本组件 如下图所示： ? 该系统使用自然语言问题作为输入，经由： 数据预处理：处理数据库数据，包含索引、数据清理、特征提取等。
2.7K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏新智元
【新智元笔记】知识图谱和问答系统
话说天下群雄争相研究知识图谱，而真正对知识图谱和问答系统研究深入透彻的，唯谷歌和李维老师是也。 听说李维老师将在凌晨3点给大家分享知识图谱和问答系统的知识，大家都非常兴奋，有诗为证： 今晚硅谷静悄悄，微群设摊待维老。 知识图谱说根苗，预计讲到雄鸡叫。 By 洪涛老师 一、引子 在讨论知识图谱和问答系统之前，先给出几篇以前的文章。第一篇文章是《立委科普：问答系统的前生今世》，以前也发过，再发一下。 四、到底什么是知识图谱 我给的标题是《知识图谱和问答系统》，这年头只要提到知识图谱就吸引眼球了。 五、知识图谱和问答系统的关系 回到正题，知识图谱与问答系统。问答系统需要IE的支持，我们很多年前就极力主张，几篇 QA 的论文也是强调的这个。
1.3K40发布于 2018-03-13 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入在问答系统中的应用
利用知识图谱嵌入技术，问答系统能够更有效地理解用户的问题，从而提供更准确的答案。 知识图谱嵌入的基本原理 知识图谱的构建 知识图谱通常由实体和关系组成。实体是图中的节点，而关系则是连接节点的边。 通过将知识图谱嵌入集成到问答系统中，系统能够更准确地理解用户的意图，提高回答的准确性和相关性。 知识图谱嵌入在问答系统中的应用流程 用户输入处理 在问答系统中，用户提出的问题通常需要经过自然语言处理（NLP）技术进行处理，以识别问题中的实体和关系。 查询知识图谱：系统在知识图谱中查找“法国”的相关信息，得到“巴黎”。 生成答案：系统返回答案“法国的首都是巴黎。” 代码部署 环境准备 在实际应用中，我们需要搭建一个完整的环境来运行问答系统。 深度学习模型集成 可以探索将深度学习模型（如BERT、GPT等）与知识图谱嵌入结合，提升问答系统的自然语言理解能力。
1.1K00编辑于 2024-09-21 - 来自专栏成套网站
基于大模型技术的反欺诈知识问答系统
反欺诈系统能够通过大规模数据分析、挖掘，识别隐匿的欺诈模式及非正常活动，从而实现对欺诈行为的即时警报与预防。 反欺诈教育平台旨在为用户提供知识培训和法律解读，确保消费者了解自身权益，并建立投诉与举报机制，以有效保障消费者的合法权益[4]。 基于用户调研及体验评估，他们不断优化系统界面设计、信息展示方式和交互过程，旨在增强用户对系统的使用满意度和参与度。此外，通过优化社交功能和精心策划活动，显著增强了用户间的互动频率与信息共享效率。 他们制定了若干标准和程序，对系统的性能、效率、安全性等多个方面进行了评估，旨在增强系统的质量与稳定性。 5、系统实现
34910编辑于 2025-09-30 【AI落地应用实战】构建基于知识图谱的知识问答系统
1.2、历史 知识图谱的概念并非一开始就存在，它是随着信息技术和人工智能领域的发展逐渐形成的。以下是几个关键的历史节点： 1980年代：专家系统的发展，可以看作是知识图谱的早期形式。 推荐系统：知识图谱可以用于个性化推荐，通过分析用户与物品之间的关系，提供更准确的推荐。 语义分析：在自然语言处理中，知识图谱有助于理解词语之间的关系，提高语义分析的准确性。 智能问答：知识图谱可以用于构建智能问答系统，快速准确地回答用户的问题。 决策支持：在商业分析和决策过程中，知识图谱能够帮助发现数据之间的深层次关系，支持更明智的决策。 丰富的生态系统：Neo4j有一个活跃的社区和丰富的生态系统，提供了大量的工具和库来支持图数据库的开发和应用。 husband是关系的标签，花括号内是该关系的属性，有name属性 2.5、删除所有节点和关系 MATCH (n) OPTIONAL MATCH (n)-[r]-() DELETE n,r 2.6、效果展示 三、知识问答项目构建
2.9K20编辑于 2024-11-20基于MaxKB搭建一个知识库问答系统
什么是MaxKB MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成为企业的最强大脑。 开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化，智能问答交互体验好； 无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统； 多模型支持：支持对接主流的大模型，包括本地私有大模型（如 Llama /目标服务器IP地址:目标端口 进入首页 默认的登录信息： 用户名：admin 默认密码：MaxKB@123… 设置默认模型 这里根据你常用的大模型，获取API-KEY填入即可 创建知识库 知识库类型： 通用型：允许上传文件，会自动将内容拆分为段，但经过本人测试，还需要对分段做进一步整理和细化，否则查询结果不会太理想。 创建应用 创建应用也很简单，填写名称和选择AI模型等，这里要注意选择关联的知识库。 使用应用 点击演示按钮进入使用 嵌入第三方应用
1K00编辑于 2025-07-20- 来自专栏IT技术精选文摘
JVM知识问答集锦
JVM结构与机制 JVM类加载
47020发布于 2018-05-30 - 来自专栏服务器运维日常
【备案】网站备案知识问答
比如服务器是在腾讯云买的，那么就在腾讯云的备案系统中完成备案。 注意：跟域名在哪家买的，没有关系。 举例说明： 情况A：域名在腾讯云购买，服务器在腾讯云购买，那么备案也在腾讯云完成。 腾讯云有备案系统，填写相关信息，按流程操作即可。 10、在腾讯云完成备案的时间快吗 我觉得快。 11、腾讯云账号实名认证与备案有关系吗 有关系。
21.9K21编辑于 2024-04-02 - 来自专栏机器学习AI算法工程
知识问答KB-QA
内容速览 什么是知识库（knowledge base, KB） 什么是知识库问答（knowledge base question answering, KB-QA） 知识库问答的主流方法 知识库问答的数据集 什么是知识库问答 知识库问答（knowledge base question answering,KB-QA）即给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询、推理得出答案。 与对话系统、对话机器人的交互式对话不同，KB-QA具有以下特点： 答案：回答的答案是知识库中的实体或实体关系，或者no-answer（即该问题在KB中找不到答案），当然这里答案不一定唯一，比如 中国的城市有哪些 而对话系统的评价标准以人工评价为主，以及BLEU和Perplexity。 当我们在百度询问 2016年奥斯卡最佳男主角 时，百度会根据知识库进行查询和推理，返回答案，这其实就是KB-QA的一个应用。 知识库问答的数据集 最后，我们再简单地介绍一下KB-QA问题的Benchmark数据集——WebQuestion。
1.2K20发布于 2020-05-15 - 来自专栏Fdu弟中弟
问答系统调研
在完成毕业论文（设计）期间的调研工作，主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。 其实这里开始就会有不同的版本，这里是按照CS224n课程中的理解 DrQA 出自论文：Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 解决的问题：开放域问答 Retriever 出自论文：Answering Complex Open-domain Questions Through Iterative Query Generation 解决的问题：开放域问答 ，不需要预先给出段落，问题需要系统进行多步推理才能给出正确答案 思路： 该模型的核心创新之处在于，它在每一步都使用先前的IR结果来生成新的自然语言查询，并检索新的证据来回答原始问题，而不是单纯依靠原始问题来检索文章段落
1.3K20发布于 2021-02-24 - 来自专栏腾讯技术工程官方号的专栏
如何用大语言模型构建一个知识问答系统
需求描述 打造 特定领域知识(Domain-specific Knowledge) 问答 系统，具体需求有： 通过自然语言问答的形式，和用户交互，同时支持中文和英文。 大语言模型两阶段训练示意图 方案分析 基于 LLM 搭建问答系统的解决方案有以下几种： Fine-Tuning 基于 Prompt Engineering[4]，比如 Few-Shot 方式。 好处在于： 问答可控性更高一些 无论是数据规模、查询效率、更新方式都可以满足常见知识库应用场景的需要 技术栈成熟，探索风险低 使用 LLM 作为用户和搜索系统件沟通的介质，发挥其强大的自然语言处理能力： 整个方案设计如下图所示由两部分组成： 问答系统框架概要 LLM。主要功能有以下几点： 完成对用户问题的预处理。纠正语法错误，提取关键点，通过交互方式引导用户补充问题足够多的信息等。 但是可以使用会话历史，当本地无法命中时，让 ChatGPT 基于过往的信息自动进行整合，如下所示： 基于会话上下文的交互示意 总结 本文针对特定领域知识问答系统的问题，进行方案比较和选型。
4.1K40编辑于 2023-07-15 - 来自专栏Lcry个人博客
开源 LLM 大模型知识库问答系统 FastGPT 部署教程
介绍 FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然。无论您是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的 AI 应用。 docker-compose -f docker-compose.pg.yml up -d 运行后等待所有容器健康，然后访问服务器IP:3000，使用默认账号密码root/1234登录系统设置即可。 答：默认部署访问地址为 IP:9000，默认账号密码为minioadmin/minioadmin 4、向量存储数据库这官方提供的不同版本我应该如何选择部署 答：按照官方推荐，PgVector版本适合知识库索引量在 总结 本文主要介绍了在 macos 使用 docker 部署 fastgpt 知识库问答平台，官方提供的编排文件中存在镜像未修改为最近导致跑不起来需要手动修改，这算是一个坑，总体体验下来 fastgpt
71910编辑于 2026-03-02 - 来自专栏数据饕餮
知识图谱新人问答专区
一、前言 创建了一个知识图谱常见问题问答专区，大家有什么问题，可以直接在下面留言。同时我也会把技术交流群中关于知识图谱的问题，汇总到这里。 内容获取类问题 序号 类型 问题描述 解答 1 数据库相关 请问有没有人做过将关系数据库中字段之间的关系转为知识图谱，这个有比较成熟的技术吗 2 数据库相关 如果想将关系数据库的schema自动转化成知识图谱 3 业务场景 各位大佬，萌新问下知识图谱到底做啥用的？ 3 业务场景 各位大佬，萌新问下知识图谱到底做啥用的？ 2 性能瓶颈 现在我们除了在数据存储，还需要涉及到在知识图谱上做一些图计算。不知道neo4j 对于大规模图计算支持得怎样？ 三、遗留问题 2.2 遗留问题汇集 序号 类型 问题描述 解答 1 新人入门 一个搞java的建不建议加入一家做知识图谱的公司
77820发布于 2019-01-14 - 来自专栏深度学习自然语言处理
基于大语言模型LangChain框架：知识库问答系统实践
本文将重点介绍 LangChain 框架的核心模块，以及使用 LangChain 框架搭建知识库问答系统的实践。 大语言模型和组件通过“链（Chain）”连接，使得开发人员可以快速开发原型系统和应用程序。LangChain 的主要价值体现在以下几个方面。 知识库问答系统实践 大语言模型虽然可以很好地回答很多领域的各种问题，但是由于其知识是通过语言模型训练及指令微调等方式注入模型参数中的，因此针对本地知识库中的内容，大语言模型很难通过此前的方式有效地进行学习 通过 LangChain 框架，可以有效地融合本地知识库内容与大语言模型的知识问答能力。 基于 LangChain 的知识库问答系统框架如下图所示。 知识库问答系统的工作流程主要包含以下几个步骤。 （1）收集领域知识数据构造知识库，这些数据应当能够尽可能地全面覆盖问答需求。 （2）对知识库中的非结构数据进行文本提取和文本分割，得到文本块。
4.3K30编辑于 2024-01-25
腾讯云开发者
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