微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱时代?
微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱时代?LLM 很强大,但也存在一些明显缺点,比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成(RAG)可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。
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8876 点击 2024-07-15 14:01
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LLM 很强大,但也存在一些明显缺点,比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成(RAG)可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。
多模态命名实体识别,作为构建多模态知识图谱的一项基础而关键任务,要求研究者整合多种模态信息以精准地从文本中提取命名实体。尽管以往的研究已经在不同层次上探索了多模态表示的整合方法,但在将这些多模态表示融合以提供丰富上下文信息、进而提升多模态命名实体识别的性能方面,它们仍显不足。