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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 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 # 实现细节：通过注意力机制或加权平均整合各跳结果 pass3.4 性能对比与优势分析通过对比测试，DeepSeek在多种医疗场景下表现优于传统问答系统：场景类型传统系统准确率 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3D视觉从入门到精通
3D视觉技术的6个问答
今从中挑选六个3D视觉技术的问答，但愿也能让更多小伙伴受益，一起学习，多多交流，更进一步～ 六个问答 问答1： 我们一般用的镜头是定焦镜头，那么我们在镜头上调焦，让模糊的的图像变清晰，这是什么过程？ （6-Dof pose estimation）有哪些主流方法？ “BOP: Benchmark for 6D Object Pose Estimation”中：对各种方法进行了估计还有测试。 问答5： 前辈你好，我采用多频外差法三维重建生成的点云表面总是有皱皱巴巴的噪声，我改用了格雷码解相后仍然存在相同的问题。 对了，关于多频外差方法，我们圈里也有一位成员之前使用过，可以加我微信，我推荐你们认识，可以多多交流。 问答6： 请问一下目前国内外有哪些处理点云数据的软件？
72010发布于 2020-12-11 - 来自专栏波波烤鸭
shiro教程6(多realm认证)
为什么要使用多realm认证? 实现多realm认证 在上篇教程的基础上我们来完成此案例shiro教程5(整合SSM项目-认证) 首先MD5和SHA1加密简单实现 SHA1算法 public static void main( 项目实现多Realm认证 mapper接口 public interface UsersMapper { /** * 查询users表 * @param userName * @return
1.6K30发布于 2019-04-02 - 来自专栏TomatoCool
TP6多应用部署
tp6默认是不会开启多应用的，此时我们需要在项目目录下输入以下代码开启多应用模式。
39220编辑于 2023-07-30 - 来自专栏用户7873631的专栏
tp6多文件上传
Index { public function index() { return View::fetch('index'); } /** * TP6多文件上传操作
1.1K10编辑于 2022-05-23 - 来自专栏Java帮帮-微信公众号-技术文章全总结
shiro教程6(多realm认证)
为什么要使用多realm认证? 实现多realm认证 在上篇教程的基础上我们来完成此案例shiro教程5(整合SSM项目-认证) 首先MD5和SHA1加密简单实现 SHA1算法 public static void main(String 项目实现多Realm认证 mapper接口 public interface UsersMapper { /** * 查询users表 * @param userName * @return
65910发布于 2019-12-12 - 来自专栏小轻论坛
做站6年多，多起多落后的成长经验
网站的运营离不开每个日日夜夜的坚持，要多去更新原创优质的文章。曾经我会自己最少每两天写一篇经验，不论字数多少自己会写一些，后面有一些人会投稿，也会去分享自己的知识。
62510编辑于 2022-10-30 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
Thinkphp6多应用路由管理
今天就来给大家分享一下ThinkPHP6中，如何基于多应用定义路由配置。该篇文章需要注意的是，官方文档说的多应用是针对多个域名，而本篇文章是基于同一个域名来实现多应用。 目录说明第一步肯定是需要安装ThinkPHP6官方框架，这里就直接省略这一步。接下来就是安装多应用的组件包。 这是因为你绑定多应用之后，在同一个域名下，没有做域名绑定，需要在域名后面添加一个应用名称。因此正确的访问方式应该是这样的。https://域名/admin/menu/create。
1.2K50编辑于 2023-05-18 - 来自专栏菜鸟成长学习笔记
Thinkphp6多应用路由管理
今天就来给大家分享一下ThinkPHP6中，如何基于多应用定义路由配置。该篇文章需要注意的是，官方文档说的多应用是针对多个域名，而本篇文章是基于同一个域名来实现多应用。 目录说明第一步肯定是需要安装ThinkPHP6官方框架，这里就直接省略这一步。接下来就是安装多应用的组件包。 这是因为你绑定多应用之后，在同一个域名下，没有做域名绑定，需要在域名后面添加一个应用名称。因此正确的访问方式应该是这样的。https://域名/admin/menu/create。
1.1K21编辑于 2023-06-19 - 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 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 ：汇总不同客服人员对常见问题的回答 研究资料整合：合并多篇文献对同一研究问题的论述 产品文档维护：整合多个版本的更新说明 使用示例 输入文件1 (技术专家A): # 数据库优化 增加索引是提高查询效率的有效方法 Google Drive、OneDrive加载文件 自动保存结果到云存储 团队协作功能 结语 本文介绍的智能文件合并工具通过创新性地结合正则表达式、自然语言处理技术和智能算法，有效解决了多源知识整合的难题
36100编辑于 2025-08-01 - 来自专栏理想二旬不止
Java Object类 和 String类 常见问答 6k字+总结
public String toString() // 6. 唤醒一个在此对象监视器上等待的线程(监视器理解为锁)。若有多个线程在等待只会任意唤醒一个。是一个 native方法，且不能重写。 把字符数组的一部分转换成字符串 public String(char[] value,int offset,int count) // 6. 判断某个字符串是否以某个指定的字符串结尾 boolean endsWith(String str) // 6. 返回指定字符在此字符串中从指定位置后第一次出现的索引 int indexOf(int ch,int fromIndex) // 6. s.toString()是一样的 ，不写也会默认调用），变成了我们实实在在的信息 ，例如 Student{name='admin', age=20}，而不是上面的 cn.ideal.pojo.Student@1b6d3586
59720发布于 2021-02-24 - 来自专栏知晓程序
| 小程序问答 #6
这里是「小程序问答」栏目的第 6 期 本周，斗图必备的「鬼畜表情包」小程序获得了知晓程序 · MINA 奖。本周还有什么新上的小程序值得玩？「晓榜」给大家一口气推荐了 10 个。 回到本期的「小程序问答」，我们解答了以下两个重要问题： 1. 我在用小程序的时候，出现了无法载入的情况，页面一片空白，这是怎么回事？ 最近，知晓程序收到了非常多的类似疑问，问题基本上是「为什么这个小程序无法载入、一片空白？」 我们发现，出现该问题的用户，使用的都是 Android 系统。 本文由知晓程序原创出品，关注微信号 zxcx0101，可获得以下内容和服务： 在微信后台回复「问答」，获取小程序问答往期文章。 在微信后台回复任意关键词，还能获得相关小程序推荐，赶紧试试吧！
1.3K20发布于 2018-06-29 - 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
腾讯云开发者
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