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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。 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。 MetaQA 是一个大规模多跳 KGQA 数据集，包含电影领域中超过四十万个问题。在 QA 之外，该数据集包含 13.5 万项三元组和 4.3 万个实体，以及 9 种关系。 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 with open("./3ec80c979e4e32a4e8b9fee9d9a23161.mp4", "rb") as f: video = f.read() question = "这个广告视频中体现的主要卖点是什么
68110编辑于 2024-03-13 - 来自专栏全栈技术
项目之热点问题和问答列表(9)
我的问答列表-持久层 (a) 分析需要执行的SQL语句 如果需要显示当前登录的用户的问答列表，需要执行的SQL语句大致是： select * from question where user_id=? 我的问答列表-业务层-分页重构 PageHelper框架提供了便捷的分页处理！ 我的问答列表-控制器层 (a) 处理异常 如果在业务层抛出新的（从未处理过的）异常，需要进行处理。 我的问答列表-前端页面 参考此前显示列表的方式来显示“我的问答列表”，关于Vue的使用： v-for：用于遍历当前标签及其所有子级标签，配置的参数意义可参考Java中的增强for循环； v-text：用于绑定某标签中显示的文本信息 关于主页的“我的问答列表”下方的分页按钮，尽量完成。
1.2K10发布于 2021-08-23 - 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 - 来自专栏禅境花园
Centos Stream 9 多IP 配置
Centos Stream 9 配置多IP 我有500个IP ,要绑定在同一台linux机器上, OS为Centos9 .
1K00编辑于 2024-11-21 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
Data Guard跳归档恢复的实践(r9笔记第92天)
自前些天写了一个脚本通过shell脚本得到数据库的基本信息（一）（r9笔记第89天），今天特意测试了一下，没想到一下子发现了一个大问题。 目前来看一种行之有效的方法就是重搭备库，但是这种修复方式需要大量的磁盘空间，而且需要恢复的时间较长，怎么改进呢，可以考虑通过基于SCN的增量备份来跳归档恢复。
84650发布于 2018-03-19 - 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。 def normalize_title(title): """标题标准化处理""" # 去除特殊字符、空格、转为小写 return re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff stop_words = {"的", "和", "与", "及", "关于", "有关", "问题", "解答", "回答"} cleaned = re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff """生成内容摘要用于去重""" # 简化文本：移除标点、停用词，取前N个字符 simplified = re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff 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 - 来自专栏从零开始学自动化测试
SQLAlchemy学习-9.一对多和多对一关系
前言 一对多和多对一关系 一对多关系 一对多关系表设计，一个Parent类关联多个Child类 from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base # 在父表类中通过 relationship() 方法来引用子表的类集合 children = relationship("Child") class Child(Base): # 多 session.commit() 查询数据 通过父类，查询子类（单向查询） parent = session.query(Parent).get(1) print(parent.children) 多对一关系 多对一关系相比上面的一对多而言是双向的关系 在最新版本的 sqlalchemy 中对 relationship 引进了 back_populates 参数， 两个参数的效果完全一致。 children = relationship("Child", back_populates="parent", lazy="dynamic") class Child(Base): # 多
4.5K20编辑于 2022-08-26 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
备库跳归档恢复的有趣案例(r9笔记第19天)
在Data Guard环境中，主备库基本都是使用归档来传递数据的变化。如果主备的归档传输中断，同时主库的归档被删除或者损坏，这种情况下备库是没法开始继续接收归档，应用新的数据变更了。 看到网友paulyibin的文章中提到了SCN恢复的想法，感觉非常有意思，明白了思路，自己在本地也测试了一把，发现真是有趣。 一般来说，主库的归档丢失，常规的思路只能是重建备库了。其实我们可以换一个角度来看这个问题，数据的变化在归档中是一个连续的过程，而在日志文件，数据 文件中则是一个状态。我们可以
75050发布于 2018-03-19 - 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 - 来自专栏加菲猫的VFP
〔连载〕VFP9增强报表－多细节带区
幸运的是，VFP 9 通过一个新的功能很好的解决了这个问题：多细节带区。 记录处理 在探讨多细节带区之前，让我们先讨论一下在一个报表中，VFP 是如何在记录们中间移动的。 在 VFP 9 中，现在可以有多个细节范围了（超过20个）。一个特定的细节范围中的记录可以是来自子表中的相关记录，也可以是驱动游标中的记录，而这就意味着它可以被处理多次。 建立多细节带区 每个报表都有至少一个细节带区。 让我们来看两个多细节带区报表的示例。 在 VFP 9 中，这只是简单的意味着要有一个细节带区来进行计算、而用另一个细节带区来显示结果。在这个示例 EmployeesMD2.FRX 中，这两个细节带区都使用 Orders 表作为目标别名。
2.3K10编辑于 2022-04-07 - 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。 逻辑步骤（d = 5）：50 减 10 得 40，加 5 得 45，45 乘 0.2 得 9，45 减 9 得 36。正确答案：36。 这里加了百分比运算，模型得在执行非简单加减法时维护运行状态。 逻辑步骤：50 减 10 得 40，加 5 得 45，45 乘 0.2 得 9，45 减 9 得 36，36 乘 2 得 72，72 减 20 得 52，52 加 10 得 62，62 减 30 得 32
27210编辑于 2026-01-22 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
2012年9月安全公告网络研讨会问答与幻灯片集锦
Hello， 今天我们发布了2012年9月安全公告网络研讨会的问答页面。
8000编辑于 2025-08-10 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- 来自专栏arXiv每日学术速递
时延降低 50%，小红书图数据库如何实现多跳查询性能大幅提升
多跳查询为企业提供了深入的数据洞察和分析能力，它在小红书众多在线业务中扮演重要的角色。然而，这类查询往往很难满足稳定的 P99 时延要求。 本文核心贡献在于：团队提出了一种从框架层面优化多跳查询时延的方案，在业务上使在线场景中使用多跳查询成为可能，在技术上实现了图数据库查询的框架级优化。 面对更为复杂的多跳查询场景，我们自研了图数据库系统 REDgraph，将多跳查询的需求应用于小红书多个业务领域，包括但不限于： 社区推荐：利用用户间的关系链和分享链，为用户推荐可能感兴趣的好友、笔记和视频 2.5 原多跳查询执行流程 原有的多跳查询执行流程如上图所示。假设我们要查询 933 顶点的三跳邻居节点 ID，即检索到蓝圈中的所有顶点。 充分性：由于在线图查询（OLTP）的特性，用户的多跳查询通常在几秒到十几秒内完成。
84210编辑于 2024-06-27
腾讯云开发者
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