【RAG知识库实战】基于大模型+知识图谱的知识库问答（附项目）

大模型应用

于 2025-03-28 16:12:57 发布

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文章标签：知识图谱人工智能 LLM 程序员大模型 RAG 知识库

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版权

今天给大家介绍一个Git开源的宝藏项目 — 基于大模型+知识图谱的知识库问答，这里还搭配了一个演示dome给大家，如需要此项目练手的，我已经打包好了放在文末~

基于大模型+知识图谱的知识库问答系统

项目整体流程介绍

项目整体包含5个部分：数据重构、图谱构建、图谱补全、对话模型、网页承载

在这里插入图片描述

首先是数据构建的逻辑

在这里插入图片描述

然后利用数据和ChatGPT定义的规则构建种子知识图谱

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接下来对种子知识图谱进行补全操作（需要对自己的数据进一步的筛选，有洞察的认知）

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利用chatglm-6b作为核心模型，基于flask构建框架的对话模型

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前端界面构建和项目部署

在这里插入图片描述

环境配置

python 3.8.16 torch 1.11.0+cu113~ paddlenlp 2.5.1 paddlepaddle-gpu 2.3.2 transformer 2.6.0

初始模型：

种子知识图图谱模型：paddlenlp-model-zoo-uie 所用模型类型：‘信息提取’

训练模型：SPN4RE-NYT—精确

训练集参与：50% 验证集参与：10% 测试集参与：40%

数据来源：

初始数据：《舰船损管和潜水技术》新增数据：《舰船损管技术》等

数据标注

利用doccanco不同类型的数据约100条作为警示uie的初始数据，在uie进行初次抽取后，针对数据中效果较差的部分进行二次标注。

训练设备：3090 * 2

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