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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（如人物关系、地理位置关系等）。知识图谱通常用于增强搜索引擎的语义理解能力，提供更丰富的信息和更准确的搜索结果。知识图谱的主要特点包括：1实体(Entity)：知识图谱中的基本单元，代表现实世界中的一个对象或概念。2关系(Relation)：实体之间的联系，如“属于”、“位于”、“创立者”等。3属

流畅的多轮对话、丰富的通用知识问答，对于通用大语言模型在理解和响应人类指令方面表现突出，由于通用大模型的知识来源于公共知识，缺少对垂直领域的训练，因此使用LLM在垂直领域的知识问答表现并不理想。基于向量数据库+大模型的智能知识问题可以打破传统搜索困境，实时、快速、准确提供知识答疑，信息获取更加轻松高效。向量数据库+LLM（大语言模型），打造更懂你的企业专属Chatbot？企业知识管理存在的哪些问题

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进一步的，我们加入类别词，进行预测，因为我们需要做的识别是人物person识别，因此我们可以将person类别相关的词作为token_list1，如[“person”,“man”]，其他类型的，作为其他词语，如token_list2为[“location”,“city”,“place”])，而在其他类别时，也可以通过构造wordlist字典完成预测。其中，每个文本都描述了一个任务或操作，每个领域表

自2022年11月以来，以OpenAI公司的ChatGPT为代表的大语言模型在全球备受关注，各行各业都在讨论大语言模型的应用前景。本文分四部分讨论大语言模型在金融中的应用价值和应用策略：第一部分讨论大语言模型的功能，第二部分评估大语言模型在金融中的应用价值，第三部分讨论金融机构的大语言模型应用策略，第四部分总结全文。英国科学家斯蒂芬•沃尔弗拉姆2023年在《这就是ChatGPT》中对大语言模型的功

生成式模型是目前人工智能领域最令人着迷的方向之一，尤其是那些基于用户提示生成文本的文本生成模型。一个著名的例子是OpenAI的ChatGPT，它是一个 助手模型，可以回答用户在多个主题上的问题。在这篇文章中，我们将介绍大型语言模型（LLM）、它的工作原理，以及如何从零开始训练它。我会尽量把文章中的每个主题都讲清楚，希望大部分读者都能理解并有所收获 😁。如果你打算运行所有代码示例，请确保你已经先导

大规模语言模型（LLMs）已经展示了显著的零样本泛化能力：最先进的聊天机器人可以为日常生活中的许多常见问题提供合理的答案。然而，迄今为止，LLMs 还不能可靠地解决长期的机器人规划问题。相比之下，经典的规划器一旦以规范化的方式给出问题，可以使用高效的搜索算法快速找到正确的，甚至是最优的方案。为了结合两者的优势，本文引入了 LLM+P，这是第一个将经典规划器的优势整合到 LLMs 中的框架。LLM+

这些工具可以无缝集成到人工智能的决策过程中，使其能够根据用户请求获取实时数据或执行操作。

今天，我们暂时抛开知识库这类的聊天问答场景，看看DeepSeek能直接给我们打工人带来什么直接的好处。这个话题比较大，本期就先以我们打工人最常见的苦恼来举例吧，是什么呢？对，就是PPT，相信每个职场人一定都经历过那种加班加点去撰写和美化PPT的场景，深夜改第8版PPT的职场人第二天还要挤早班地铁赶去给客户做汇报，充满了辛酸，打工人真是太难了！但实际上，PPT中的核心内容，每个制作人心里都清楚，但要