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答錯誤知識的概率,提高回答的可信度和可解釋性。 已經(jīng)有一個蘊含豐富知識的圖譜,再做大模型建設(shè)時。可以參考KG增強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。 參考文獻: Unifying Large來自:百科
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