检索增强生成 (RAG) 是一种流行的有效方法，可以将 LLM 应用于特定领域。但是，它会受到幻觉的影响。知识图谱的使用是处理这种困境的一种尝试。LlamaIndex 利用 LLM 不断提高的能力来协助从非结构化文档生成知识图谱，并提供对这些图谱进行高效查询的支持。在本文中，我们为此目的使用了 LlamaIndex 模块。通过不到 20 行代码，我们拥有了一个受知识图谱启发的有效问答系统，可以查询

在大模型时代，知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，扮演着至关重要的角色。随着大模型在自然语言处理、图像识别和智能决策等领域的广泛应用，知识图谱与大模型的结合成为推动人工智能进步的重要方向。这种结合不仅提升了大模型的语义理解和推理能力，还增强了其在多模态数据处理、模型解释和持续学习等方面的表现。接下来，我们将探讨几种最为关键的结合点，展示知识图谱如何与大模型协同工作，推动前沿应用的发展。：将知识图

RAG，即Retrieval Augmented Generation（检索增强生成），是一种能够准确理解用户查询、获取相关信息并将其融入回答的技术。它不仅成本效益高，而且在提供领域特定上下文、反映最新信息以及追踪信息来源的透明度和可解释性方面表现出色。知识图谱是一种结构化的语义知识库，它通过图的形式存储和表示实体（如人、地点、组织等）以及实体之间的关系（如人物之间的关系、地点的地理位置关系等）。

深度神经网络框架被用在LLM中以提升其性能，使其表现出类似人类的理解力。LLM在其架构中使用不同的深度神经网络模型来提高任务性能。LLM是一种能够执行多种任务的动态模型，例如创建连贯的文本和总结文本。

将组合的LLM和KG方法如何演化？这些方法可以成为强大的个体患者数字孪生的实现者（即，以数字形式呈现最新个体患者数据的代表，用作个体患者健康记录并实现个性化预测分析的基础），其中LLM用于快速创建稳定的个体患者KG，作为稳定的健壮数据结构，可用于补充和验证LLM从新进行的会诊中解释的数据。这种方法有潜力减少LLM的环境影响，因为“传统”的非结构化健康记录中的历史信息可以为患者编码一次，创建一个“数

近年来，训练越来越大的语言模型已成为常态（悟道 2.0 模型参数量已经到达 1.75T ，为 GPT-3 的 10 倍）。但如何训练大型语言模型的信息却很少查到。通过查找，这里整理了简单的训练指南以 BLOOM-175B 的训练为例。

推荐系统需要理解用户偏好，不仅要分析历史交互行为，还需整合与用户和内容相关的丰富辅助信息。现代推荐系统如Netflix利用内容属性、用户画像和多模态特征，这些特征提供了刻画用户偏好的多种方式。然而，这些方法面临数据稀疏性和冷启动问题，导致数据噪声、数据异质性和数据不完整性。数据噪声会引入无效信息，影响模型的学习效果。数据异质性会导致偏斜分布，影响模型的准确性。数据不完整性会削弱模型捕捉用户和内容特

当前，在AI大模型热潮下，OCR技术正迎来新一轮生产力效率变革。

我们要把 **AI 大模型当做人的大脑**，因此调用 AI 大模型，相当于调用一个人，把 AI 大模型当人看，TA 懂人话、TA 说人话、TA 会直接给出结果，但结果不一定正确。

FinRobot：开源AI Agent平台，用于金融应用的大型语言模型，提供综合解决方案，集成多种AI技术，超越传统金融GPT应用。