新建、更新及使用知识库索引
在大模型应用开发领域,RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是当前较流行的应用方向。其中知识库索引作为一个关键组件,用于高效地组织和检索大量知识库中的相关信息,以辅助生成更准确和相关的回答。本文为您介绍LangStudio知识库索引的配置方法。
《中国人工智能学会通讯》——12.40 知识库补全
12.40 知识库补全 现有的知识库补全研究可以分为两类,第一类是基于知识融合,提出从万维网多个数据源(如网页、结构化数据、用户日志等)抽取知识元组(主语 - 谓词 - 宾语),并将抽取的知识元组进行集成[4,11-15] 。然而,这类方法面临万维网数据源纷乱复杂、异质性强的核心挑战。第二类是基于知识推理,利用现有的模式与知识推理未知的知识,如已知姚明的出生地是上海并曾代表中国参加奥运会比赛,判....
《中国人工智能学会通讯》——12.38 知识库与 HTML 表格的融合
12.38 知识库与 HTML 表格的融合 近年来,HMTL 表格(Web Table)作为万维网上重要的结构化数据,受到了广泛关注。HTML 表格有两个优点,其一是数量巨大,根据微软在 2012年的统计,万维网上存在着近6亿的HTML表格[33] ;其二结构良好,如图 4 所示,左侧和右下的 HTML表格以良好的结构提供了公司的信息。因此,本文提出将HTML表格的数据抽取出来,链接到知识库中,....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 2 语义解析式的知识库问答
2 语义解析式的知识库问答 基于语义解析(semantic parsing)的方法是指先利用语义解析理解自然语言问题的语义,将问题转化为具备相同语义的逻辑形式,再通过查询引擎对生成的逻辑形式进行查询处理,得到最终结果。上述过程分别对应语义解析和查询执行两个主要阶段。这类方法的优点在于如果解析成功,则能完整获得提问者的意图,从而精确地返回查询结果。与此同时,将生成的逻辑形式展示给用户可以让用户检验....
中国人工智能学会通讯——面向知识图谱的自然语言问答系统 1 信息检索式的知识库问答
1 信息检索式的知识库问答 信息检索式的方法通常先确定问题的中心实体,继而生成问题的若干候选答案,再使用打分、排序等方式找出最适合原问题的答案。这类方法的整体框架比较简洁,对于简单问题有较好的效果。 1.1 确定中心实体 信息检索式的方法通常假设问题足够简单,大多数系统认为问题中有且仅有一个实体,这个实体被称作中心实体(Topic Entity),这是用户输入自然语言问题的核心,同时假设问题答案....
《中国人工智能学会通讯》——11.40 面向知识库的实体链接
11.40 面向知识库的实体链接 近年来,万维网上的数据量飞速增长,万维网已经成为世界上最大、最丰富的数据仓库之一。万维网上的数据大多是以自然语言的形式而存在,比如新闻网页、个人主页、微博、论坛等。自然语言本身具有很高的歧义性,特别是对于那些在数据中经常出现的实体来说。一个实体可能拥有多个不同的名字,一个名字也可能指代多个不同的实体。 另一方面,由于知识库在信息检索、问答系统等领域的关键作用,人....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。