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知识图谱和 LLM：多跳问答
信息跨越多个文档 回答这些类型的问题是一个多跳问答任务，其中单个问题可以分解为多个子问题，而获得准确的答案需要检索大量文档。 相似性搜索可能返回重复信息的示例，而其他相关信息可能由于检索到的信息数量或嵌入距离较低而被忽略 很明显，普通向量相似性搜索无法满足多跳问题。 但我们可以采用多种策略来回答需要来自不同文档的信息的多跳问题。 知识图谱作为压缩信息存储 如果您密切关注 LLM 领域，您可能已经看到了压缩信息以使其在查询时更易于访问的技术。 大多数回答多跳问题的较新的 LLM 方法都侧重于在查询时解决任务。事实上，许多多跳问答问题可以通过在摄取之前预处理数据并将其连接到知识图谱来解决。 这种方法可以更轻松地遍历和导航互连文档，从而实现多跳推理来回答复杂的查询。此外，在摄取阶段构建知识图谱可以减少查询期间的工作量，从而改善延迟。
1.7K10编辑于 2024-04-15 - 来自专栏活动
医疗知识问答：DeepSeek多跳推理优化实战指南
但推理深度仍受限技术类型优点缺点适用场景基于规则精度高扩展性差小型知识库传统NN训练快推理浅简单关系GNN图结构处理深度有限中等复杂度2.2 核心突破：多跳推理框架2022年，团队引入多跳推理机制，实现以下关键突破 开发在线更新机制，适应新知识2.3 技术迭代与性能优化经过两年迭代，DeepSeek在以下方面持续优化：模型压缩：通过量化和蒸馏将模型大小减少60%，推理速度提升3倍分布式推理：采用异步推理机制，处理能力提升10 DeepSeek多跳推理算法原理3.1 核心架构与工作流程DeepSeek采用分层架构，包含以下主要组件：知识图谱层：存储医疗实体和关系推理引擎层：执行多跳推理注意力层：引导推理方向记忆层：存储中间结果更新层 未来发展方向与社区贡献5.1 技术演进路线DeepSeek项目未来计划包括：多模态数据融合：整合影像、文本、结构化数据进行综合推理个性化医疗问答：根据患者病史提供定制化答案联邦学习支持：在保护数据隐私的前提下联合多家医院训练模型解释性增强 已在以下医疗场景得到应用：应用场景典型客户效果提升临床辅助诊断三甲医院诊断准确率提升27%医患对话系统在线医疗平台用户满意度提升35%药物研发支持制药企业研发周期缩短18%医学教育医学院校学习效率提升42%DeepSeek多跳推理优化技术为医疗知识问答系统带来了革命性变化
62910编辑于 2025-04-02 - 来自专栏AI科技评论
ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答
多跳知识图谱问答指的是，该问答系统需要通过知识图谱上的多条边执行推理，以获得正确答案。 ? image.png 多跳知识图谱问答面临的挑战 知识图谱作为一种知识存储的形式，其中最重要的缺陷之一是它们通常都是不完整的，而这给 KGQA 提出了额外的挑战，尤其是多跳 KGQA。 如上图所示，多跳 QA 需要一个长路径，而该路径上任意三元组的缺失都将导致真正的答案无法被搜索到。因此，采取某种方式预测知识图谱中缺失的链接，对于提升多跳 QA 的表现是有帮助的。 作者首次将嵌入用于多跳 KGQA，其目的在于充分利用嵌入方法在应对知识图谱稀疏性上的良好表现，增强模型的多跳推理能力。 这些算法都实现了多跳 KGQA。其中，PullNet 限制答案实体在抽取的问题子图中，这种抽取问题子图的方法在本质上限制了长路径的多跳推理能力。
3.8K20发布于 2020-07-01 - 来自专栏#大模型热点基础知识
RAG系统中如何处理多跳问答（Multi-hop QA）？
RAG系统中如何处理多跳问答（Multi-hopQA）？ 二、什么是多跳问答？多跳问答（Multi-hopQA）是指答案依赖多个有逻辑关联的知识片段，需要像接力赛一样，用前一次检索的结果去触发下一次检索才能得到最终答案的问答技术。 三、多跳问答如何工作三大技术挑战在深入解决方案之前，必须理解多跳问答的三个核心难点：查询分解问题：系统怎么知道要把原始问题拆成哪几个子问题？这需要理解问题的逻辑结构。 3跳内，避免延迟爆炸并行检索：对无依赖关系的子问题并行检索，再融合结果四、多跳问答的优缺点优势劣势显著提升复杂问题的准确率：从单跳的60%提升到多跳的85%+延迟增加：每多一跳就多一次LLM调用和检索， 多模态多跳推理：不仅支持文本多跳，还能结合图像、视频等多模态信息进行跨模态的多步推理。六、总结与思考多跳问答的本质是让RAG系统具备"边查边想"的推理能力。
21410编辑于 2026-03-24 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
ACL 2024 | 构建超关系知识图谱（KG），增强大模型多跳Multi-hop QA问答能力！
https://arxiv.org/pdf/2406.06027 背景介绍 多跳问答 (MHQA) 是NLP领域中一项重要挑战。假如我们要提取某公司董事出现的相关数据信息。 然而，当面对多跳问题：过去十二个月中投票分歧最大的董事会会议，议程是什么，谁投了反对票，以及会议以多少票通过或未通过？回答该问题需要一系列的关联步骤。 然而，尽管 LLM 实力雄厚，但当其面临多跳QA任务时，往往会力不从心。本文作者认为，其主要原因是大模型在理解复杂问题和从原始文本中筛选、聚合非结构化信息过程中出现了性能问题。 HOLMES方法 HOLMES的核心思想是识别包含多跳请求答案的文档子集，然后从中提取上下文感知的结构化信息。 实验结果 如下图所示，在多跳推理评估过程中，可以发现本文实验结果甚至优于采用 CoT 机制的 SoTA StructQA。 由于生成模型能够产生长篇答案，因此对预测答案进行语义评估非常重要。
2.5K11编辑于 2024-06-19 - 来自专栏编程
10. Redis 面试常见问答
Redis 面试常见问答 什么是缓存雪崩？怎么解决？ 通常，我们会使用缓存用于缓冲对 DB 的冲击，如果缓存宕机，所有请求将直接打在 DB，造成 DB 宕机——从而导致整个系统宕机。 如何解决呢？
17810编辑于 2024-10-28 - 来自专栏AI技术探索和应用
多模态信息提取和问答
我们可以通过MLLM + 问答的方式来将视频中的内容，提取成为文本形式的信息。最简单的例子是，直接让MLLM来描述视频中画面的内容。 数据构造：由于MLLM的训练数据是对话的模式，我们在数据构造的过程中，先是人工写一段视频的描述，然后把这段描述交给ChatGPT，让ChatGPT针对这段描述内容，自问自答，产生k条问答样本。 , 0.98779296875] ] } ] 内容问答 前面有提到，基于假设：”只要多模态信息提取的足够全面、精准，即使不需要观看原视频，也可以了解视频中的内容“。 response.content.decode() 为了方便使用，我们搭建了MLLM、语音识别、LLM对话等大模型的服务化接口（样例中隐去了IP和端口），通过前面样例中的这种方式，我们可以直接和LLM针对素材内容进行问答了
68110编辑于 2024-03-13 - 来自专栏活动
知识图谱嵌入与多跳推理技术的应用
/checkpoint/transe.ckpt')多跳推理技术的原理与应用多跳推理指的是从一个实体出发，通过多个中间实体和关系，找到答案。 与单跳推理不同，多跳推理通过探索多个关系路径，能够从复杂的图谱结构中提取深层次的知识。1 基本原理多跳推理通常通过以下几步完成：初始实体定位：确定问题中的初始实体。 实例分析：医疗领域的多跳推理我们以医疗领域的知识图谱为例，演示多跳推理的实际应用。假设我们有一个关于药物、疾病和副作用的知识图谱，问题是“什么药物可以治疗糖尿病的并发症？” 这种跨模型的深度结合正在被越来越多的研究者和工业界关注，尤其在大规模多领域问答和推荐系统中，已经开始展现出巨大的潜力。适应大规模图谱随着信息量的激增，知识图谱的规模正在迅速扩大。 应用场景扩展知识图谱嵌入与多跳推理技术不仅在医疗领域大放异彩，它们还在多个领域展现了广泛的应用前景。例如，在金融领域，多跳推理技术可以帮助分析企业之间的关联、追踪金融交易的链条，并识别潜在的风险。
1.5K10编辑于 2024-10-18 - 来自专栏音视频技术
AV夜话#10 于昕：聊聊GPT与智能问答
今晚，AV夜话#10邀请到了 青岛洞听智能科技有限公司（联信集团子公司） 总经理于昕，聊聊GPT在智能问答这个非常热门的场景下的探索，晚上见。
51130编辑于 2023-05-12 - 来自专栏xin猿意码的公众号文章
让代码在键盘上跳“华尔兹”的10大原则
我们需要掌握并实践好代码原则，使我们的代码像优雅的艺术品一样经得起时间的考验，让它们可以在键盘上跳“华尔兹”！ 接下来，让我们一起探索能在键盘上跳舞的好代码应该遵循的十大原则。 10 安全是头等大事 在编写代码时，安全性应当是第一考虑的。这就像是构建一座大楼，必须确保结构的坚实且富有弹性，以防自然灾害。
30910编辑于 2024-01-29 - 来自专栏大数据那些事
LVS（10）——实现多集群功能
在前面我们只运行了一个集群，所以只有一个http服务，通过前面的训练，我们可以适当加大难度，我们可以添设两种不同的业务。 同样要准备5台主机，和之前不同的是，将LVS路由主机改为后端的真实主机，从双网卡变成单网卡，而LVS主机的第二块网卡的网段回归原网段（从192.168.122.0/24到192.168.88.0/24），其他的均不用修改。 （1）将我们的第五台主机改为后端RS真实服务端主机，删除一块网卡，另一块网卡用VMNET1，随后重启network：
60130发布于 2020-11-11 - 来自专栏用户1692782的专栏
10——FFmpeg实现多宫格
本期，酷炫升级，我们来使用FFmpeg命令行来实现一下画面多宫格的效果！ 一说到多宫格，相信我们的第一反应是九宫格，不过呢，由于使用FFmpeg命令行实现九宫格的参数实在太臃肿，我们案例中实现四宫格的效果，也足够酷炫哦！ [tmp3][lowerright] overlay=shortest=1:x=960:y=540" -c:v libx264 out_1080p.mp4 二、参数解释 -re -i : 在实现多宫格的过程中
2.1K20发布于 2020-04-10 - 来自专栏人工智能应用
智能文件内容合并：用Python实现多源问答内容高效整合
本文将介绍如何用Python开发一款智能文件合并工具，解决多源知识整合的痛点。 line.strip()) if match: return match.group(match.lastindex).strip() return None 这种多模式匹配机制可以处理 , pady=10) file_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) self.file_listbox = tk.Listbox , pady=10) output_frame.pack(fill=tk.X, pady=10) self.output_var = tk.StringVar raise ValueError(f"无法解码文件: {file_path}") 应用场景与效果展示 典型使用场景 团队知识库整合：合并多位专家对同一技术问题的解答 客服问答整理
36100编辑于 2025-08-01 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
斯坦福NLP课程 | 第10讲 - NLP中的问答系统
[问答系统] 本讲内容的深度总结教程可以在这里 查看。 我们今天要谈论的就是这样的问题，而不是基于结构化数据存储的问答。 2.问答系统动机与历史 2.1 动机：问答 [动机：问答] 拥有大量的全文文档集合，例如网络，简单地返回相关文档的作用是有限的 相反，我们经常想要得到问题的答案 尤其是在移动设备上 或使用像Alexa、 ----> 补充讲解 非常复杂的多模块多组件的系统 首先对问题进行解析，使用手写的语义规范化规则，将其转化为更好的语义形式 在通过问题类型分类器，找出问题在寻找的语义类型 信息检索系统找到可能包含答案的段落 ，排序后进行选择 NER识别候选实体再进行判断 这样的QA系统在特定领域很有效：Factoid Question Answering 针对实体的问答 3.SQuAD问答数据集 3.1 斯坦福问答数据集
88481编辑于 2022-05-12 - 来自专栏机器学习AI算法工程
基于多搜索引擎和深度学习技术的自动问答
学习来做自动问答的一般方法 聊天机器人本质上是一个范问答系统，既然是问答系统就离不开候选答案的选择，利用深度学习的方法可以帮助我们找到最佳的答案。 语料库的获取方法 对于一个范问答系统，一般我们从互联网上收集语料信息，比如百度、谷歌等，用这些结果构建问答对组成的语料库。 没有那么多公开的中文数据，怎么破？学术界的大多方法还不能很好地运用到工业界。 但不管怎么样这是一种实现问答机器人的方式，于是我先跑通了基于AIML的问答机器人。 总结： 目前的Eric还很稚嫩，还存在包括但不仅限以下问题： 1.多轮对话能力为零 2.回答没有情感 3.对于搜索引擎都找不到的答案，没有自己的“思维”抽象能力。 4.问答的结果如何评估？
1.5K20发布于 2019-10-28 - 来自专栏我的知识小屋
10分钟做一个新闻问答web站点
我们在第一步中首先创建一个首页。点击左侧组件栏中的页面组件，创建一个页面：
77720编辑于 2022-01-06 - 来自专栏机器之心
谷歌多模态预训练框架：视频字幕、动作分类、问答全部实现SOTA
多模态视频字幕系统利用视频帧和语音来生成视频的自然语言描述（字幕）。这样的系统是朝着构建多模态对话系统的长期目标前进的一步，后者可以轻松地与用户交流，同时通过多模态输入流感知环境。 与关键挑战在于处理和理解多模态输入视频的视频理解任务不同，多模态视频字幕的任务包括生成实用化字幕的额外挑战。这项任务被采用最广泛的方法是使用手动注释数据联合训练编码器 - 解码器网络。 ，被称为多模态视频生成预训练或 MV-GPT，它从未标记的视频中联合训练多模态视频编码器和句子解码器，以输出未来语句文本，制定新的双向生成任务作为目标。 未来语句作为附加文本信号 通常，用于多模态视频字幕的每个训练视频剪辑都要与两个不同的文本相关联：其一作为多模态输入流的一部分，与剪辑对齐的语音转录本；其二是目标字幕，通常需要手动注释。 总结 本文介绍了 MV-GPT，一种用于多模态视频字幕的新生成预训练框架。它通过双向生成目标，使用在未标记视频中不同时间采样的话语联合预训练多模态编码器和字幕解码器。
1.2K20编辑于 2022-06-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM多跳推理深度测试：四项指标精准定位模型的推理极限
模型的推理深度直接决定了它在多跳推理任务中能走多远、有多可靠。 本文介绍推理深度的核心机制，然后用四项压力测试指标对 Llama 3.2 和 Qwen 3 做个横向对比看看它们的逻辑极限在哪里。 什么是多跳推理 多跳问题要求模型沿着逻辑链一步步往下走，每一"跳"就是一次推理，把初始问题和最终答案之间的逻辑缺口补上。 不管什么类型的任务多跳问题都有几个共同点：答案藏在层层子问题下面；模型得在不出幻觉、不犯错的情况下跑完整条链；深度越高越难，链条中间哪怕错一步，后面就全废了。 10 人下车，5 人上车。现在火车上有多少人？ 逻辑步骤（d = 2）：起始 50，减 10 得 40，加 5 得 45。正确答案：45。 任务 A： 一列火车起始有 50 名乘客。 局限性 计算成本高——评估一条 10 步推理链的每一步，可能比标准基准测试贵 10 倍还慢。结果质量取决于 Judge 模型的能力，如果 Judge 不够强可能漏掉微妙的逻辑谬误。
27310编辑于 2026-01-22 - 来自专栏新智元
【榜单】10位值得关注的机器学习Quora大咖问答录
【新智元导读】这篇文章基于Quora的“机器学习板块被阅读最多的作者”，列举了过去30天里回答被阅读最多的10位作者，数据统计至2017年6月25日。 消费级的i5（我也不认为多付点钱买i7是个好主意）甚至更慢。
79590发布于 2018-03-27 多领域智能客服：基于Java的智能分发与定制化问答系统
尤其是在面对多领域、多场景的客户需求时，单一的 AI 模型往往难以提供精准且符合上下文的回答，进而影响了用户体验和企业的运营效率。二、业务梳理业务场景的多样性使得客户问题不仅限于某一个方面。 jsonObject.getInteger("type"); }至此，我们就简单地实现了这个AI客服智能分发系统，我们通过日志记录下一次测试过程，如下：五、小结其实上述的这个小demo仅仅依靠dify的工作流就可以实现多应用的协作
59810编辑于 2025-01-10
腾讯云开发者
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