chatgpt生成知识图谱 知识图谱创建

本文目录一览：

• 1、如何构建GPT——数据标注篇
• 2、生成式AI结合Stratio业务语义数据层准确率达99%
• 3、如何利用deepseek搭建企业知识库?

如何构建GPT——数据标注篇

构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。

数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

人才质量：制约行业发展的关键因素专业标注人才短缺：数据标注需结合领域知识（如医疗、法律），但当前从业者多缺乏系统培训，导致标注质量参差不齐。AI优评的解决方案：人才评价体系：与权威机构合作，建立科学考评标准，颁发《人工智能技术服务-数据标注与审核》证书，提升从业者专业水平。

在第三步的最外层，加入ensemble策略，以QA为例，可以把各个choice进行N次随机shuffle，得到N个标注结果，然后通过majority vote选择最终答案。效果对比与优势 原论文主要focus在医学QA任务，选择的LLM为GPT-4，对比模型为经过领域微调的Med-Palm2。

预训练与后训练的定义及关系预训练：是大模型的“通识教育”，模型通过吸收PB级无标注数据（如维基百科、社交媒体内容），在自监督学习中掌握语言结构、常识和基础推理逻辑。例如GPT-3训练数据规模达45TB，相当于3000万本图书。

论文概述 这篇论文提出了利用生成式预训练（Generative Pre-Training，GPT）来提高语言理解能力的方法。GPT模型通过在大规模无标注文本上进行预训练，学习语言的语法、语义和常识知识，然后利用少量标注数据进行微调，以适应不同类型的语言理解任务。这种方法显著提高了模型在各种任务上的泛化能力和性能。

生成式AI结合Stratio业务语义数据层准确率达99%

1、在未连接知识图谱时，ChatGPT-4的准确率处于常规水平；而连接Stratio业务语义数据层后，其准确率提升至三倍，最终达到99%。这一对比凸显了语义数据层对生成式AI性能的显著优化作用。

如何利用deepseek搭建企业知识库?

混合部署方案的核心逻辑本地部署适用场景：内部学习资料：如人事规章制度、行政制度、仓储制度等，通过RAG技术构建学习资料库，对接钉钉等工具实现AI审批、资料调用等功能。敏感数据保密：产品与销售报表等核心数据本地化处理，避免泄露风险，同时利用模型生成爆款总结或新款建议。

部署DeepSeek模型拉取模型终端执行命令：ollama pull deepseek-r1：5b版本选择：根据显存调整（如5b需≥8GB显存，7b需≥16GB）。测试模型输入ollama run deepseek-r1：5b，进入交互界面输入问题验证响应。

考虑因素：选择支持 AI 技术集成、具备良好的可扩展性、易用性和稳定性，能与企业现有系统兼容的平台。如企业已有办公系统，可选择能与之集成的知识库平台。蓝凌的新一代智能知识管理平台：aiKM，就是比较好的选择，支持DeepSeek、通义千问、ChatGPT等主流大模型，并且支持私有化部署。