- 1 复习：上游行业性KG在前一期《如何善用通用性行业KG》文章里，曾举例说明了基于FlavorGraph 通用性上游KG，来建立下游任务型KG。其中，通用性行业KG（如Flavor Graph）蕴含丰富的行业共享性知识，而企业则针对小领域的特殊需求（如拉面的烹饪过程、食材搭配、口味调配等）。这种模式是一种知识驱动的AI 迁移学习，其建立的企业KG（如FoodKG）更具针对性，能加速AI针对企业目标的应用。其架構如下图1所示。图1 行业KG支持下游任务其中的核心任务是：将行业Flav
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202504 中游领域性KG 知识图
- 1 KG与LLM完美结合大语言模型（LLM）在各种应用领域中已经取得了显着的成功，但是它常常无法捕捉和掌握最新的事实知识。而另一方面，知识图（Knowledge Graph，简称：KG）则拥有丰富的专家知识和事实知识，但它很难以构建，又又不足以处理现实世界知识图谱的动态变化性质和因果推论功能等。因此，自然而然地将KG 和LLM结合起来，各自发挥优势，相辅相成，缔造完美组合。2 KG协助LLM：降低LLM幻觉大家都知道，LLM 常有幻觉（Hallucinati
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202503 LLM 行业KG 知识图
- 1 认识通用性行业KG1.1 食物FlavorGraph为例在上一期里，藉由< 用户、食材和食谱> 三位一体的多层次关联来建立知识图（KG：Knowledge Graph）。并且基于上述KG体通过三个阶段来生成反事实食材组合的图谱，这结合了多阶段的GCN模型和反事实分析来进行推荐和创新。其中，幕后有一个基础组件：FlavorGraph。它即是俗称的：行业KG（industry knowledge graph），是由Sony AI团队与韩国高丽大学合作建立的食材配对通用性
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202501 通用性行业KG 知识图
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