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引言 在当下大数据阶段,知识图谱作为一种重点信息组织格局,在数据挖掘、自然语言处理、推荐系统等领域发挥着重点作用,其中,关系推理机制是知识图谱中一项重点功能,可以实行对图中实体间关系深度理解,近年来,根据图形神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕关系推理方法在知识图谱领域
RAG中如何均衡检索、生成计算资源?在当下自然语言处理〔NLP〕领域,RAG〔Retrieval-Augmented Generation〕作为一种结合检索、生成技术方法,得到广泛应用,RAG通过利用外部知识库实行检索,而后将检索到信息融入到生成模型中,以提高生成内容质量、准确性,可是,在实际应用中