基于动态知识图谱与增量学习驱动构建本地个人专属大模型

对之前的 对个人本地化专属模型的优化思路 作了进一步的完善补充，从而提供一个高效、灵活且可扩展的本地专属大语言模型（LLM）。与传统的大规模微调方法不同，通过结合动态知识图谱、增量推理、在线学习、MCP协议等技术，避免频繁的模型微调，同时实现对动态变化的知识库的快速响应。方案将支持文本、图像、音频等多模态输入，并通过实时查询机制保持知识的时效性。

一、概述

目标

1. 灵活的动态知识库管理：通过构建动态知识图谱，支持不断变化的知识库，并通过增量推理和在线学习确保模型能够快速响应新信息。
2. 高效的增量推理与实时更新：利用增量推理和多通道集成技术，使得模型可以在不进行全面微调的情况下，结合外部知识进行推理与生成。
3. 减少模型微调频率：通过MCP协议实现模型的在线更新和热加载，避免每次知识库变更都进行大规模微调。
4. 多模态支持与实时查询机制：处理多种数据格式（文本、图像、音频等），并通过实时查询机制与外部知识库的集成，确保模型生成的时效性和准确性。
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