知识靠谱的博客

随着知识图谱技术的持续发展，GraphEval在LLM虚构内容检测领域将发挥更大的作用，为推动LLM的可靠应用提供有力支持。具体操作是，针对检测出的存在虚构信息的三元组，GraphCorrect会重新生成正确的三元组，然后将其替换回原始的LLM输出内容中，从而达到纠正虚构内容的目的，使输出结果更加符合事实。GraphEval的独特之处在于，它将LLM生成的内容转化为知识图谱结构，然后借助NLI模型来检测图谱中的每个三元组与给定上下文是否一致，从而实现更精准的虚构内容检测，并能给出具有解释性的结果。

本文成功构建的智能辅助诊疗系统，创新性地将大模型与医疗知识图谱深度融合。借助大模型强大的语义理解和意图识别能力，结合知识图谱结构化的医疗知识，实现了对医疗问题的精准、高效解答。从代码实现部分可以清晰看到，从知识图谱的构建、问题的解析，到结果的整合与输出，各个环节紧密协同，已初步搭建起一个完整且实用的系统框架。在系统优化与扩展方面，依托专家历史诊治病案构建知识图谱，使系统知识来源更贴近临床实际，数据更具权威性和实用性；

大模型与知识图谱的融合不是简单拼接，而是认知智能的范式重构。当符号主义的精确性与连接主义的泛化能力深度交织，我们正站在通向可信AGI的关键路口。正如OpenKG技术委员会王昊奋教授所言：“2025年将是图模协同从技术探索走向规模落地的分水岭”。参考文献OpenKG 2024年度报告（同济大学王昊奋）大型语言模型与知识图谱协同研究综述（海豚实验室,2024）知识图谱与大模型结合方法概述（黄巍,2023）图模互补:知识图谱与大模型融合综述（CSDN,2024）

Neo4jDesktop桌面版进程运行无法打开，UI界面无法显示问题解决办法

RoBERTa模型的一个重要改进版本，由阿里云的研究团队提出。而Chinese RoBERTa-wwm-ext则是针对中文文本的预训练模型，它在哈工大的研究团队手中进一步优化，特别适用于中文自然语言处理任务。

基于推特用户支持率的美共和党竞选知识图谱构建neo4j,主要包含总统候选人、是否支持、支持率、用户名、评论内容和所处位置等，如下图所示。资源链接:（如遇问题或合作咨询欢迎联系Wechat：zskp1012）

使用Python语言，编写导入脚本。创建三个关系：type（非遗和类型之间的关系），location（非遗和所属地之间的关系），pro_org（非遗和保护组织之间的关系）。这份文件为我们提供了一个全面的视角，了解和认识到中国非物质文化遗产的丰富性和多样性，以及为保护和传承这些宝贵文化遗产所做的努力。对于每条数据，创建四个节点：node1（非遗），node2（类型），node3（所属地），node4（国家单位）。使用graph.merge方法将这些节点合并到数据库中，如果节点已存在，则不创建新的节点。

知识图谱覆盖了从基础的代数概念到复杂的电路设计，旨在帮助学习者全面理解数字逻辑的各方面。除了理论知识点，这份数据还包含了逻辑门的真值表、逻辑表达式的计算题以及逻辑电路的分析题，这些题目旨在加深学习者对数字逻辑应用的理解。此外，数据中还包含了实体之间的关系，如逻辑运算包括与运算、或运算等，以及逻辑门包括与门、或门等，这些关系有助于构建起知识点之间的联系，形成完整的知识结构。整体来看，这份数据为数字逻辑的学习者提供了一个结构化和系统化的学习资源，有助于从基础概念到复杂应用逐步建立起扎实的数字逻辑知识基础。

基于知识图谱+flask的KBQA医疗可视化查询及问答系统，以neo4j作为存储，基于python+pycharm进行系统开发，前端HTML+JavaScript+CSS，利用echarts进行图谱可视化展示。使用爬虫算法和MongoDB数据库进行数据获取处理。