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知识图谱

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知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。

关键技术包括:

  1. 知识抽取:
    • 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。
    • 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。
    • 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。
  2. 知识表示:包括属性图、三元组等。
  3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,实现数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库。其中涉及实体对齐以消除不一致性问题,知识加工对知识统一管理,本体构建明确定义概念联系,质量评估计算知识置信度,知识更新迭代扩展现有知识。
  4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。

在 AI Agent 系列中,外置知识包括知识图谱,它以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。外置知识通常由外部数据库提供,能动态更新和调整,在实际应用中常采用 RAG 架构,结合检索和生成,通过检索外部知识源增强模型生成能力。

知识表示方面,知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃学习过程获得,将接收到的信息碎片整合到对世界的活跃模型中。知识与信息、数据等概念不同,在 DIKW 金字塔中,数据独立存在可传递,信息是头脑中解释数据的方式,知识是融入世界模型的信息,智慧是更高层次的元知识。知识表示的问题是找到在计算机中以数据形式有效表示知识并能自动化使用的方法,这是一个连续谱,简单的知识表示如算法不够灵活,自然语言功能强大但不利于自动化推理。

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参考资料

知识图谱

1.知识抽取:通过自动化的技术抽取出可用的知识单元实体抽取:命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)从数据源中自动识别命名实体;关系抽取(Relation Extraction):从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构;属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。2.知识表示属性图三元组3.知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,达到数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库实体对齐(Entity Alignment):消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题;知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系;质量评估:计算知识的置信度,提高知识的质量。知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识4.知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识

AI Agent系列(二):Brain模块探究

第二种知识类型是外置知识,它由外部数据库提供,与内置知识相比,其特点是能够进行动态更新和调整。当我们深入探讨外置知识时,通常会涉及到多种数据存储和组织方式,包括向量数据库、关系型数据库,以及知识图谱。这些数据库和图谱构成了智能体的知识库,它们可以是:向量数据库:优化了向量检索操作,常用于处理和索引非结构化数据,如图像和文本。关系型数据库:通过表格形式存储结构化数据,支持复杂的查询,适用于事务性数据存储。知识图谱:以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合于复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中,外置知识的集成和管理常常采用RAG(Retrieval-Augmented Generation)架构。RAG架构是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的模型,它通过检索外部知识源来增强模型的生成能力。这种架构允许智能体在生成响应或执行任务时,不仅依赖于内置知识,还能够实时地检索和整合最新的外部信息。

知识表示和专家系统

符号人工智能的一个重要概念是知识(knowledge)。必须将知识与信息(information)或数据(data)区分开来。例如,我们可以说书籍包含了知识,因为我们可以通过阅读书籍成为专家。然而,书籍所包含的内容实际上被称为数据,通过阅读书籍将这些数据整合进我们的世界模型中,我们就将这些数据转换成了知识。✅知识是存在于我们脑海中的东西,代表着我们对世界的理解。知识是通过活跃的学习过程获得的,它将我们接收到的信息碎片整合到我们对世界的活跃模型中。在大多数情况下,我们并不严格定义知识,而是使用[DIKW金字塔](https://en.wikipedia.org/wiki/DIKW_pyramid)将知识与其他相关概念进行整合。该金字塔包含以下概念:数据(Data)是以书面文字或口头语言等物理介质表示的东西。数据独立于人类而存在,可以在人与人之间传递。信息(Information)我们在头脑中解释数据的方式。例如,当我们听到“计算机”这个词时,会对它有一定的了解。知识(Knowledge)融入我们世界模型的信息。例如,一旦我们知道了计算机是什么,我们就会开始对它的工作原理、价格以及用途有一些概念。这个相互关联的概念网络构成了我们的知识。智慧(Wisdom)是我们理解世界的更高一个层次,它象征着元知识(meta-knowledge),例如关于如何以及何时使用知识的一些概念。因此,知识表示的问题是找到某种有效的方法,以数据的形式在计算机中表示知识,使其能够自动化使用。这可以看作是一个连续谱:在左侧,有几种非常简单的知识表示可以被计算机有效利用。最简单的是算法,即用计算机程序来表示知识。然而,这并不是表示知识的最佳方式,因为它并不灵活。我们头脑中的知识往往是非算法性的。右边是自然语言等知识表示方式。它的功能最强大,但不能用于自动化推理。✅想一想,你是如何在头脑中呈现知识并将其转化为笔记的。是否有一种特定的格式对你来说非常有效,有助于记忆?

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以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法: 一键知识图谱方法: 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容: Prompt:帮我拆解《爱的五种语言》,生成全书内容的思维导图,要求每个章节后面有三级展开,下一级是主要知识点,下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址: 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片: 访问地址: 推导知识图谱方法(可以参考下面 prompt 自己构建): 问题生成:使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习:将每个问题作为一个学习起点,利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建:随着学习的深入,使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用:基于新获得的知识,尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代:定期反思学习过程,调整方向,并生成新的问题,形成持续学习和创作的循环。 此外,利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱,只关注应用层,按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例: |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
AI 写作领域的产业图谱大致可分为上游、中游和下游三个部分: 上游是基础设施层,包括数据与算力。 中游是技术层,涵盖模型与算法。 下游是应用层,涉及应用与分发。 对于这上中下游分别有哪些值得重点关注的企业(或产品),经过大量的信息收集和汇总工作,并结合几家知名咨询机构的文档,绘制了相关图谱。但由于避免广告嫌疑,在此不展开对各家公司/平台(或产品)的详细说明。此图绘制于 2024 年 5 月,如果有不了解不认识的公司/平台(或产品),建议您搜索了解。
2024-10-28
知识图谱
知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括: 1. 知识抽取:通过自动化技术抽取可用的知识单元,包含实体抽取(命名实体识别)、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示:如属性图、三元组。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新,以形成高质量知识库。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 外置知识: 外置知识由外部数据库提供,能够动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。向量数据库优化了向量检索操作,常用于处理和索引非结构化数据;关系型数据库通过表格形式存储结构化数据,支持复杂查询,适用于事务性数据存储;知识图谱以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,它结合了检索和生成,通过检索外部知识源增强模型的生成能力。 知识表示: 知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃的学习过程从接收到的信息碎片整合而来。要区分知识与信息、数据,例如书籍内容实际是数据,我们阅读后转化为知识。通常用 DIKW 金字塔整合知识与其他相关概念,包含数据、信息、知识、智慧。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法,这是一个连续谱,左侧有简单但不灵活的表示方式如算法,右侧有功能强大但不适合自动化推理的自然语言等方式。
2024-10-23
请提供知识图谱的工具
以下为您提供一些知识图谱的工具: SmartBot:这是一款能够帮助使用者快速提升认知并帮助建立起知识图谱的工具。用户可以提供一个问题或者指定一个领域,它会引导并带领用户进行深度分析,最终辅助用户建立知识图谱。您可以通过了解更多。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图、三元组等。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。
2024-10-05
知识图谱的生成
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取:通过自动化技术抽取可用的知识单元,如实体抽取(命名实体识别)、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示:包括属性图、三元组等。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新,以形成高质量知识库。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 此外,smartBot 存在两种典型的应用场景: 1. 辅助使用者对某个行业/领域/问题进行深度解读和分析,并建立系统性的认知过程。 2. 根据预设流程,自动化形成对某个专业方向/领域/行业的系统化知识图谱。 在企业中建构人工智能的主要技术包括非监督学习(最著名的是聚类)、迁移学习(任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B)、强化学习(根据输出好坏给予奖励或惩罚)、生成对抗网络(由生成器和判别器构成,不断训练和竞争以生成真实数据)。知识图谱在搜索时可展示相关信息,如人物的生日、年纪等,酒店知识图谱能包含大量信息方便人们查找。
2024-10-05
我是初学者,我该如何学习AI知识,如何一步一步的由浅入深的学习呢?
对于初学者学习 AI 知识,由浅入深的学习路径如下: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-04
请帮我总结AI AGENT的总体架构,帮助我更快学习相关的知识,尽快进行具体场景的商业落地
AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。其总体架构包括以下方面: 1. 大模型 LLM 扮演“大脑”。 2. 规划:包括子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标以处理复杂任务;反思和改进可对过去的行动进行自我批评和反思,从错误中学习并改进未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆。 此外,AI Agent 还具有以下特点和应用: 1. 能够自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。 2. 可以实现多 Agent 协作,例如让大语言模型扮演不同角色,相互协作共同开发应用或复杂程序。
2024-11-04
如何构建有效的知识库
构建有效的知识库可以参考以下方法: 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。 知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。于 2012 年 5 月 17 日被 Google 正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱可以将 Web 从网页链接转向概念链接,支持用户按照主题来检索,实现语义检索。 其关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状的知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示: 属性图 三元组 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识的质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新的知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,我们需要一个额外的软件:AnythingLLM。这个软件包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持了以下能力:选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 当我们安装完成之后,会进入到其配置页面,这里面主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 构建本地知识库: AnythingLLM 中有一个 Workspace 的概念,我们可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供了两种对话模式: Chat 模式:大模型会根据自己的训练数据和我们上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式:大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。当上述配置完成之后,我们就可以跟大模型进行对话了。
2024-11-04
给我一些与coze 知识库搭建应用相关的文章
以下是一些与 Coze 知识库搭建应用相关的文章: 1. 目的是帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库,读完可收获: AI 时代知识库的概念、实现原理及能力边界。 通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理。 更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件打造智能体。 另外还预告了关于 AI 时代应具备的编程基础系列大纲,包括数据库、知识库、变量、JSON、API、操作系统与服务器、Docker 等内容。 2. 包含多篇相关文章,如 3. 实战环节:以 Coze 为例帮助举一反三,未来接触其他 AI Agent 工具能快速上手知识库组件。 创建知识库: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 选择知识库格式(目前支持文档、表格、图片)并填写信息。 选择本地文档或问答对可选择表格,进行自定义的文档切割,数据处理完成后一个问答对被切割成一个文档片。 使用知识库:可参考
2024-11-02
介绍一下视觉算法产品,以及该方向产品经理需要做的内容,以及面试可能会考察的知识点
目前知识库中暂时没有关于视觉算法产品、该方向产品经理工作内容以及面试考察知识点的相关信息。但一般来说,视觉算法产品是利用计算机视觉技术来实现特定功能的产品,例如图像识别、目标检测、视频分析等。 视觉算法产品经理需要做的工作内容可能包括: 1. 市场调研与需求分析:了解市场需求、竞争对手情况,挖掘潜在的用户需求。 2. 产品规划与定义:明确产品的目标、功能、性能指标等。 3. 算法选型与整合:根据需求选择合适的视觉算法,并进行整合和优化。 4. 项目管理与推进:协调开发团队、测试团队等,确保项目按时交付。 5. 与客户沟通:收集反馈,优化产品。 在面试视觉算法产品经理时,可能会考察以下知识点: 1. 计算机视觉基础知识,如常见的算法和模型。 2. 对相关行业和市场的了解。 3. 产品管理的方法和流程。 4. 项目管理经验和能力。 5. 沟通协调和团队合作能力。
2024-11-01