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重磅更新!Sermant 1.2.0 release版本新特性速览

本文分享自华为云社区《重磅更新!Sermant 1.2.0 release版本新特性速览》,作者:华为云开源。 10月,Sermant社区正式发布了1.2.0 release版本,距离上一次的大版本发布仅三个月。本次新版本带来了多个令人兴奋的新特性,主要包含Sermant Agent框架能力的优化和提升以及新增了流量标签透传插件,将极大地提升用户和开发者的体验,帮助大家将Sermant运用到更多的流量治理场景中。 (Sermant官网:https://sermant.io/zh) 一、Sermant Agent框架能力提升 1.2.0 release版本中,对诸多能力进行了优化或新增,包括支持Sermant Agent框架和插件的动态安装和动态卸载、支持动态配置服务对接Nacos配置中心、更好的类隔离能力、JDK11和JDK17的兼容等。在框架加持这些新版本特性后,可以使Sermant的开发和体验更加友好,同时也拓展出更多的Sermant的使用场景。 1.1 Sermant Agent框架以及插件的动态安装/卸载 新版本中,Sermant将原本默认的通过premain来启动Serman...

知识图谱与大模型相结合的3种方法,1+1>2

本文分享自华为云社区《知识图谱与大模型结合方法概述》,作者: DevAI 。 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线:1)KG增强的LLM,可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs;2)LLM增强KG,LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景;3)LLM+KG协同使用,主要用于知识表示和推理两个方面。该文综述了以上三个路线的代表性研究,探讨了未来可能的研究方向。 知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。 KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。LLM是参数化的概率知识库,具备较强语义理解和泛化能力,但它是黑盒模型,可能编造子虚乌有的内容,结果的可解释性较差。可见,将LLM和KG协同使用,同时利用它们的优势,是一种互补的做法。 LLM和KG的融合路线,可分为以下类型: 第一种融合路线是KG增强LLM,可在...

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