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    對知識可信度和可解釋性要求高的場景,比如醫(yī)療、法律等,可以考慮再建設(shè)知識圖譜來降低大模型回答錯(cuò)誤知識的概率,提高回答的可信度和可解釋性。 已經(jīng)一個(gè)蘊(yùn)含豐富知識的圖譜,再做大模型建設(shè)時(shí)。可以參考KG增強(qiáng)LLM的方法,將其知識融合到LLM中。 涉及基于圖譜的多跳推理能力的場景。 涉及基于圖譜可視化展示的場景,比如企查查、天眼查等。
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