基于大模型的知识问答系统

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用知识相结合，使模型能够更好地理解和处理与本地相关的问题。在微调过程中，模型会学习本地数据中的语言模式、概念关系和业务逻辑等，从而适应特定的知识领域和应用场景。问答交互：经过训练和微调后的大模型，能够接收，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和，提高工作效率，促进知识共享和传承。教育领域：学校或培训机构可以构建基于本地教学资源的知识问答系统，辅助学生进行学习和答疑，为学生提供个性化的学习支持。医疗行业：医院可以将医学知识、病例数据等整合到私有化知识

大模型问答系统是基于大规模预训练语言模型构建的，能够理解用户问题，并生成准确、有用回答的智能系统。它融合了自然语言处理领域的多种先进技术，为用户提供便捷高效的知识获取途径。关键技术大规模预训练模型进行进一步训练，使其更好地适应特定的问答场景。比如针对医疗领域的问答，使用医学文献和病例数据对模型进行微调，可显著提升其在该领域的回答准确性。系统架构问题理解模块：对用户输入的问题进行解析，包括分词：通过在海量文本数据上进行无监督学习，模型能够学习到语言的语法、语义和语用等多方面知识。这些模型参数量巨大，能够捕捉到语言中复杂的模式和关系。注意力机制：让模型在处理文本时，能够聚焦于与当前问题相关的关键信息，忽略无关内容，从而更准确地理解问题和生成回答。例如，在分析一个包含大量背景信息的问题时，注意力机制能帮助模型快速定位到核心疑问点。微调技术：基于预训练模型，使用特定领域或任务相关的数据对模型、词性标注、句法分析和语义理解等，将问题转化为模型能够理解的特征表示。知识检索模块：从庞大的知识库或语料库中检索与问题相关的信息，为生成回答提供依据。知识库可以是结构化的知识图谱、非结构化的文本集合等

一文读懂AI知识问答大模型：从原理到应用与未来什么是AI知识问答大模型AI知识问答大模型，是基于深度学习的一种强大语言处理模型。简单来说，它就像是一个超级智能的“知识渊博者”，能够理解人类提出的各种问答系统不同，AI知识问答大模型不需要事先设定好固定的问题和答案模板，而是通过对大量数据的学习，具备了处理各种开放性、复杂问题的能力。它可以理解模糊、隐喻、上下文依赖等各种复杂的语言表达，并且能够生成自然流畅、逻辑连贯的回答，就像人与人之间的交流一样自然。工作原理大揭秘输入处理与文本转化当你向AI知识问答大模型提出问题时，它首先要做的就是将你的输入转化为能够理解的形式。这通常意味着把各种形式的输入，如语音、图像或视频，都转换为文本格式。毕竟，目前的AI大模型主要是基于文本数据进行训练的，所以将输入转化为文本是后续处理的基础。分词解析，理解语义一旦问题被转换为文本格式，AI大模型就会对其进行分词在训练过程中学习到的大量参数，来推断问题背后的更深层含义。知识检索，寻找答案有了对问题的理解，AI大模型就可以在其“知识库”中检索相关信息。这个“知识库”实际上是模型在训练过程中学习到的大量参数和模式

大模型智能问答工具：开启智能交互新时代大模型智能问答工具的崛起在科技飞速发展的今天，基于大模型的智能问答工具如雨后春笋般涌现，迅速在各个领域崭露头角。这类工具依托于先进的人工智能技术，特别是深度学习大模型作为智能问答工具的核心，其能力的强大源于对海量数据的深度学习。它在训练过程中使用了包含互联网网页、书籍、论文等多种来源的海量文本数据，这些数据包含了丰富的语言表达和知识信息。例如，在对大量新闻报道的学习中，模型能够理解不同事件的描述方式、常用词汇和表达方式，当用户提出相关问题时，模型可以根据已学习到的知识进行回答。（二）自然语言处理的魔法自然语言处理技术是大模型智能问答工具理解用户问题的关键，使用余弦相似度等算法计算问题与知识库中文档的相似度，找出最相关的文档或知识片段，为生成准确的回答提供依据。令人惊叹的优势（一）高效快捷的响应在信息爆炸的时代，人们对信息获取的速度要求越来越高。基于大模型和自然语言处理技术，通过对海量文本数据的学习和分析，能够理解人类语言的复杂语义和语境，从而实现与用户自然流畅的对话交互，并准确回答各种问题。大模型智能问答工具的应用领域极为广泛，涵盖了医疗、教育、金融

大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词。智能化程度：传统知识库智能化程度相对较低，主要提供信息检索功能；大模型知识库具有更高的智能化程度，可进行知识推理、问答生成等，还能根据用户历史行为和偏好进行个性化推荐。功能特点多模态解析：能够处理图片与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等

大模型知识库是基于大语言模型的智能系统，用于整合企业内部的各类信息资源，如文档、数据、专业知识等，形成结构化的知识体系。这些知识库能够支持智能问答、文档检索、决策支持等功能，帮助企业提高效率和决策质量。技术应用：大模型知识库结合了人工智能技术，如自然语言处理（NLP）、检索增强生成（RAG）等，能够理解和生成高质量的文本内容，适应企业特定业务场景。数据来源：知识库的数据来源多样，包括企业内部文档：不同企业根据自身需求构建知识库，例如制造业企业通过收集高频问题和答案进行训练，以优化生产流程；金融企业则可能利用知识库提升风险管理和客户服务。平台支持：市场上有多种工具和服务平台支持大模型知识库的搭建和管理。、在线资料、行业报告等，通过文本拆分、向量化等处理方式转化为模型可理解的形式。功能作用：除了提供快速准确的查询服务外，还能用于培训、客户服务、内部协作等多个方面，提升员工工作效率和客户满意度。企业实践

会给出各产业链核心公司的关注方向，为投资决策提供参考。大模型知识库是基于大模型构建的知识存储和应用体系，它整合大量知识，通过大模型的理解、生成能力，为智能问数、智能问答等提供知识支撑，使得系统能够更在数字化和智能化飞速发展的当下，智能问数、智能问答、智能研报以及大模型知识库等技术，正深刻改变着我们获取信息、分析数据和决策的方式。智能问数是一种对话式数据AI，借助知识图谱、自然语言理解等技术所需知识，通过与用户交互，提供个性化信息服务。它会将积累的无序语料信息进行有序科学整理，建立基于知识的分类模型，不仅能给出问题答案，还会推送相关知识，在提问时提供智能提示，对焦点问题自动排行，聚焦，实现智能问答、智能推荐、预警归因等功能。它能让用户通过自然语言交互，轻松查找数据、解读数据和挖掘数据，就像拥有专属的数据分析师，极大提高了数据查询及分析的效率。智能问答系统以一问一答的形式，精准定位用户热点词，模拟在线客服完成客服作用，还能实现引导式交互客服服务和客服座席协助，用户也可随时转人工客服咨询。智能研报则为投资者和专业人士提供有价值的分析报告。例如，关于智能汽车及人形机器人的智能研报，会梳理

标注、规则抽取、模型抽取、人工审核都是基于知识建模为依据，提高知识抽取的精准性。增量图谱构建能力：提供基于时间维度、业务主键维度、文件更新时间维度的增量抽取能力、增量图谱构建能力。大模型增强：在大模型业务场景并进行系统定制开发，提供知识构建、知识建模、知识问答系统构建等服务。星环知识中台优势一键图谱构建：面向行业知识图谱一键构建，自动化构建的能力，无需人工干预。多源异构：提供结构化、半结构化、非结构化的预训练阶段和推理阶段将知识图谱纳入其中，可以显著提高大模型在特定领域的知识获取能力及访问特定领域知识方面的性能，还可以利用知识图谱来解释大模型的事实和推理过程，大幅提高大模型的可解释性。星环知识中台-TranswarpKnowledgeStudio星环知识中台（TKS）针对政务、工业、能源等领域定制化应用场景，结合大语言模型技术，提供一站式、全流程解决方案。帮助客户高效地创建知识接入方案，支持主流数据源、提供快速适配其它数据源的能力。可视化知识融合：以知识建模为依据，提供精准的知识融合配置，提供基于本体、关系、属性级别的数据融合策略，界面可视化配置。精准知识抽取模式：人工

无涯·问知是一款基于星环科技自研预训练模型无涯Infinity和向量数据库Hippo、图数据库StellarDB构建的企业级垂直领域问答知识库应用。无涯·问知支持不限长度的音视频图文等多模态数据快速预警、设备故障诊断等丰富的业务场景中。主要产品优势体现在：精准问答能力，减少大模型幻觉基于向量索引技术的信息检索：基于星环自研向量数据库Hippo的向量索引技术，能够在庞大的数据集中快速精准地召回相关。确保答案可验证性：无涯·问知的所有回答均提供标注信息来源，确保答案的透明度和可验证性，有效避免大模型幻觉。多模数据来源，提升回答丰富度广泛的数据源：覆盖官方资讯、门户类网站、自媒体财经等各类信息源的行情数据、卫星遥感数据、产业链上下游数据等，为从业者提供专业、及时的辅助决策。构建自有知识库，确保企业和个人数据安全自动化知识工程：支持用户上传各类文档后自动解析，通过文档切片及向量化技术自动为大模型注入私域知识，确保企业数据安全。灵活扩展知识库：自有知识库的构建使得企业能够根据业务发展的需要进行灵活扩展，保证了知识体系的连续性和及时更新，以应对快速变化的市场环境。

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...