《生成式 AI 中知识图谱的构建方法》

《生成式 AI 中知识图谱的构建方法》

在当今的科技领域，生成式 AI 正逐渐成为热门话题，而知识图谱作为提升生成式 AI 性能的重要工具，其构建方法备受关注。

知识图谱是一种将现实世界中的实体和它们之间关系结构化表示的工具，它能够帮助生成式 AI 更好地理解和处理信息。要构建生成式 AI 中的知识图谱，首先需要利用大语言模型（LLM）根据输入的文本库创建一个初步的图谱框架。在这个过程中，LLM 会对文本进行分析和理解，提取出其中的实体和关系，并将其以图的形式表示出来。

接下来，需要结合社区摘要和图机器学习的输出，对初步构建的知识图谱进行优化和完善。社区摘要可以提供关于特定领域或主题的一般性知识和信息，而图机器学习则可以通过对图谱结构和关系的分析，发现潜在的模式和规律，从而进一步提升知识图谱的质量和准确性。

此外，为了确保知识图谱的有效性和实用性，还需要对其进行不断的更新和维护。随着新的信息和知识的不断涌现，知识图谱也需要及时进行调整和扩充，以保持其对现实世界的准确反映。

在生成式 AI 领域，微软发布的 GraphRAG 是一个具有代表性的知识图谱构建方案。GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。它利用 LLM 根据输入的文本库创建一个知识图谱，这个图谱结合社区摘要和图机器学习的输出，在查询时增强提示。GraphRAG 在回答一些需要通过共享属性遍历不同信息片段以提供新的综合见解，以及全面理解大型数据集或单个大型文档中的总结语义概念等问题时，显示出了显著的改进，展现了在处理私有数据集上超越以往方法的性能。

除了 GraphRAG，还有其他一些方法和技术也可以用于生成式 AI 中的知识图谱构建。例如，在知识图谱的构建过程中，可以利用图数据科学的方法和技术，对图谱的结构和关系进行深入分析和挖掘，以发现更多有价值的信息和知识。同时，还可以结合自然语言处理技术，对文本中的实体和关系进行更加准确的识别和提取，从而提高知识图谱的质量和准确性。

值得一提的是，图应 AI 是飞链云公司推出的国内首批 AI+IMaas 架构的 AI 商拍优化平台，专注于通过 AI 技术生成指定需求的优质服装商拍图像、服装视频。现阶段完全垂直服务于服装领域。图应 AI 经过大量数据专业训练，具备高智能化能力。也可以无需场景实拍，可以根据服装素材，和数字人进行融合处理，在保留指定特征的基础上嵌入模型表征，自动生成真实模特上身场景或指定需求的商拍内容。图应 AI 具有诸多优势，操作简单，快速出片，模特资源丰富，模特广场和场景广场有数百的模型选择，数字人和场景随意切换，图应 AI 还有 AI 商拍团队，可以为有商拍需求的电商、团队和个人提供全方位的 AI 商拍解决方案。图应的主要特点有：商拍成本下降 50%，效率提升 5 倍以上。无需模特预约，提升新品上线周期。无需外模、布景、化妆、差旅，随意拍摄，AI 自动精修。海量无版权风险的模特可供选择，无出海肖像版权风险担忧。

总之，生成式 AI 中的知识图谱构建是一个复杂而又具有挑战性的任务，需要综合运用多种技术和方法，不断进行探索和创新。只有这样，才能构建出高质量、高准确性的知识图谱，为生成式 AI 的发展提供有力的支持和保障。

https://tuingai.com/