工具化知识图谱落地实例

数据先生 2023-01-13 02:23:35

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工具化知识图谱落地实例	用真实的产品为大家讲解知识图谱各个模块逻辑

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CCKS2021——知识图谱赋能工业落地场景实例一、蕴含实体的中文医疗对话生成——肠胃科问答助手二、基于特征进化选择的社区养老智能随访、慢病早筛和服务推荐系统三、腾讯医疗知识图谱的实践四、病历的辅助书写五、知识图谱的认知中台和任务驱动的分析决策引擎六、当区块链遇上知识图谱七、知识工程体系——知识图谱构建的数据来源一、蕴含实体的中文医疗对话生成——肠胃科问答助手产品功能：肠胃科问答助手可通过与患者自然对话交互的方式，进行肠胃科疾病的诊断及建议。团队简介：产品简介：在该作品中，我们构建了

知识图谱描述了事物的分类、属性和关系，具有丰富的语义信息，可以为语义搜索提供极大的底层支持。在医疗领域，基于知识图谱的语义搜索能够更准确地捕捉到用户的搜索意图，从而返回最符合用户需求的搜索结果。这种搜索方式被广泛

本文详细介绍了如何在本地部署知识图谱，并将其接入开发环境。主要内容包括：配置本地大语言模型（LLM）和中文文本嵌入模型，连接NebulaGraph数据库并创建图空间，使用llama_index加载本地文档并构建图索引，将知识图谱数据存储到NebulaGraph中，并通过可视化工具生成HTML格式的知识图谱。此外，文章还对比了常规向量语义查询和知识图谱查询的结果，展示了知识图谱在提高回答准确性方面的优势。最后，提供了完整的代码文件、环境配置和操作说明，方便用户直接运行和部署。

知识图谱作为近两年在大数据时代下新颖的信息组织与检索技术，其优势逐渐体现出来，受到了业界和学术界的广泛关注。但当前知识图谱发展还处于初级阶段，算法工具等还在不断探索及发展中。在构建知识图谱时，会面临一些挑战，特别是企业知识图谱。因其应用场景复杂，信息来源多样，信息结构不一导致其在构建过程中碰到的问题可能不一样。语料库的大小是企业图谱构建中算法的有效性的主要瓶颈，但这一瓶颈可以用对企业知识的了解来弥补。在构建企业图谱时应本着应用引领，避难就简，充分利用信息架构中数据资产。

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