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六神就是我3 个月前
论文阅读·笔记·rag·kg
【LLM之RAG】GraphRAG论文阅读笔记本文探讨了大型语言模型（LLM）如何通过从外部知识源检索相关信息来回答关于私有或之前未见过的文档集合的问题。特别指出，传统的检索增强生成（RAG）系统在处理全局问题时存在局限性，例如问整个文本语料库的主题是什么，因为这些问题本质上是查询焦点的摘要（QFS）任务，而不仅仅是一个显式的检索任务。
六神就是我5 个月前
论文阅读·笔记·llm·rag·kg
【LLM之RAG】KG_RAG论文阅读笔记该研究集中于通过将生物医学知识图谱（KG）与大型语言模型（LLMs）集成，以增强LLMs在生物医学应用中的表现。研究的动机源于LLMs在生成精确内容方面面临的挑战，尤其是在像生物医学这样准确性至关重要的领域。LLMs在广泛的通用文本上的传统训练并不总是能够在专业领域中转化为高准确性，这是因为模型尽管语言结构正确，却仍会生成错误信息（即“幻觉”）。