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基于 LLM 的知识图谱另类实践

本文整理自社区用户陈卓见在「夜谈 LLM」主题分享上的演讲,主要包括以下内容: 利用大模型构建知识图谱 利用大模型操作结构化数据 利用大模型使用工具 利用大模型构建知识图谱 上图是之前,我基于大语言模型构建知识图谱的成品图,主要是将金融相关的股票、人物、涨跌幅之类的基金信息抽取出来。之前,我们要实现这种信息抽取的话,一般是用 Bert + NER 来实现,要用到几千个样本,才能开发出一个效果相对不错的模型。而到了大语言模型时代,我们有了 few-shot 和 zero-shot 的能力。 这里穿插下 few-shot 和 zero-shot 的简单介绍,前者是小样本学习,后者是零样本学习,模型借助推理能力,能对未见过的类别进行分类。 因为大语言模型的这种特性,即便你不给模型输入任何样本,它都能将 n+ 做好,呈现一个不错的效果。如果你再给模型一定的例子,进行学习: is_example = { '基金':[ { 'content': '4月21日,易方达基金公司明星基金经理张坤在管的4只基金产品悉数发布了2023年年报' 'answers':{ '基金名称':['易方达优质企业','易...

Databend 开源周报第 109 期

Databend 是一款现代云数仓。专为弹性和高效设计,为您的大规模分析需求保驾护航。自由且开源。即刻体验云服务:https://app.databend.cn 。 What's On In Databend 探索 Databend 本周新进展,遇到更贴近你心意的 Databend 。 利用 Cluster Key 优化查询性能 通过定义 Cluster Key ,可以引导 Databend 对表进行聚类来提高查询性能,此时数据将会根据 Cluster Key 来组织和分组,而不仅仅依赖数据摄入的顺序。从而在处于大型表中获得优化的数据读取逻辑,加速查询。 一旦表设定了 Cluster Key ,在使用 COPY INTO 和REPLACE INTO 这两种方式写入数据时,会自动执行 compact 和 recluster 操作。 由于执行聚类和重聚类操作需要消耗一定的时间,所以我们建议主要为查询性能较慢的大型表定义集群键。 如果您想了解更多信息,请查看下面列出的资源。 Docs | Understanding Cluster Key Docs | Databend Data Stora...

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