向量嵌入與知識(shí)圖譜:解鎖大型語(yǔ)言模型的新維度
大型語(yǔ)言模型(LLM)在對(duì)話、創(chuàng)造性寫作和其他應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大潛力,但其知識(shí)僅限于訓(xùn)練數(shù)據(jù),缺乏對(duì)世界的真正理解。為了彌補(bǔ)這一缺陷,檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,通過從外部源檢索知識(shí)來(lái)提供更明智的響應(yīng)。然而,現(xiàn)有的RAG系統(tǒng)大多使用向量嵌入進(jìn)行語(yǔ)義相似度檢索,存在缺乏真正相關(guān)性、無(wú)法聚合事實(shí)和推理鏈等局限性。
知識(shí)圖譜作為現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化表達(dá),通過編碼上下文事實(shí)之間的相互聯(lián)系,克服了純向量搜索的缺陷。通過圖搜索,可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的多級(jí)推理。將向量嵌入與知識(shí)圖譜相結(jié)合,可以開啟更高水平的推理能力,提升LLM的準(zhǔn)確性和可解釋性。這種伙伴關(guān)系提供了表層語(yǔ)義以及結(jié)構(gòu)化知識(shí)和邏輯的完美融合,LLM既需要統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也需要符號(hào)表示。
盡管向量嵌入在檢索相關(guān)上下文方面有其優(yōu)點(diǎn),如快速搜索和相似度度量,但其對(duì)復(fù)雜查詢的處理能力有限。由于無(wú)法完全捕獲查詢的語(yǔ)義意圖、丟失關(guān)鍵細(xì)節(jié)、缺乏跨段落的聯(lián)合分析以及匹配過程的不透明性,檢索結(jié)果往往缺乏真正的理解。
知識(shí)圖譜的整合為增強(qiáng)檢索能力提供了新的途徑。與壓縮成向量的文本相比,知識(shí)圖譜中的顯式事實(shí)保留了關(guān)鍵細(xì)節(jié),提供了豐富的上下文描述、別名和元數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表達(dá)了實(shí)體之間的真實(shí)連接、關(guān)系建模、層次結(jié)構(gòu)和時(shí)間線等。多級(jí)推理基于關(guān)系遍歷和連接來(lái)自不同來(lái)源的事實(shí),推導(dǎo)出需要跨多個(gè)步驟進(jìn)行推理的答案。此外,聯(lián)合推理通過實(shí)體解析鏈接到同一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的對(duì)象,允許進(jìn)行集體分析。圖形拓?fù)錇榻Y(jié)果提供了透明度,解釋了為什么某些基于連接的事實(shí)是相關(guān)的。個(gè)性化特性還允許根據(jù)用戶屬性和上下文定制結(jié)果。
知識(shí)圖譜不是孤立的匹配過程,而是通過圖遍歷收集與查詢相關(guān)的相互關(guān)聯(lián)的上下文事實(shí)?;趫D的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行可解釋的排名,通過編碼結(jié)構(gòu)化事實(shí)、關(guān)系和上下文來(lái)增強(qiáng)檢索能力,從而實(shí)現(xiàn)精確的多步推理。與純向量搜索相比,這提供了更大的相關(guān)性和解釋能力。
此外,利用簡(jiǎn)單約束改進(jìn)知識(shí)圖譜嵌入也是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。例如,非負(fù)性約束將實(shí)體嵌入限制為正值以提高可解釋性;蘊(yùn)涵約束將邏輯規(guī)則直接編碼為關(guān)系嵌入的約束;置信度建模根據(jù)證據(jù)對(duì)邏輯規(guī)則的置信度進(jìn)行編碼;正則化施加有用的歸納偏差;結(jié)構(gòu)化約束為模型所學(xué)習(xí)的模式提供透明度;精確性約束通過減少假設(shè)空間來(lái)提高泛化能力。
總的來(lái)說,將向量嵌入與知識(shí)圖譜相結(jié)合開啟了LLM的新維度,克服了其局限性并提高了準(zhǔn)確性和可解釋性。這種伙伴關(guān)系為L(zhǎng)LM提供了表層語(yǔ)義以及結(jié)構(gòu)化知識(shí)和邏輯的完美融合,從而在復(fù)雜查詢和多級(jí)推理中表現(xiàn)出色。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和研究的深入,我們有望見證LLM在更多領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用和巨大潛力。
- 上一篇
知識(shí)圖譜和向量嵌入的集成:解鎖LLM的新維度
大型語(yǔ)言模型(LLM)在對(duì)話、創(chuàng)作和其他應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大潛力,但其局限性在于知識(shí)僅限于訓(xùn)練數(shù)據(jù),缺乏對(duì)世界的真正理解。為了彌補(bǔ)這一缺陷,檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)開始涌現(xiàn),其核心
- 下一篇
VR和AR在工作場(chǎng)所的變革與機(jī)遇
隨著科技的快速發(fā)展,虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)已經(jīng)成為當(dāng)今時(shí)代的熱點(diǎn)話題。這些技術(shù)不僅在娛樂、教育等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,而且在工作場(chǎng)所中也展現(xiàn)出了巨大的潛力和價(jià)值。
相關(guān)資訊
- AI行業(yè)有哪些最新的發(fā)展趨勢(shì)?
- G行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)字化運(yùn)維探索實(shí)踐
- 商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué):利用洞察力促進(jìn)增長(zhǎng)
- 未來(lái)哪些工作會(huì)被AI取代?
- 物聯(lián)網(wǎng)小知識(shí):RS485通信協(xié)議簡(jiǎn)介
- 最終用戶數(shù)據(jù)威脅企業(yè)不能忽視
- 機(jī)器學(xué)習(xí)操作可以徹底改變網(wǎng)絡(luò)安
- 5種簡(jiǎn)化您的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)最高
- 物聯(lián)網(wǎng)如何增強(qiáng)旅游業(yè)的技術(shù)
- 科學(xué)突破可以讓我們更接近有影響