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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
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2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
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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
可以介绍下AGI的知识体系吗,从入门级开始
以下是为您介绍的 AGI 知识体系入门级内容: 首先,推荐您从以下几个方面开始了解: 1. 记忆相关基础知识,如 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等。您可以通过以下链接获取详细信息: 其次,您可以先试用提示词练手,参加相关的 battle 活动,如 prompt battle、video battle 等,与大神交流。还可以关注最新活动,如 AI 春晚、AIPO 项目等,感兴趣的话可以报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。 另外,“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库,更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。 市面上的【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多信息。
2024-11-23
AI知识库是是什么?有哪些知名的AI知识库
AI 知识库是一系列 AI 相关的信息和知识的集合。以下为您介绍一些知名的 AI 知识库: 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅提供各种 AI 资源,还具有一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程,并且会追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。其网址为:https://waytoagi.com/ ,您可即刻体验:https://waytoagi.com/ 。 Coze 知识库:例如在飞书软件搭建的。
2024-11-23
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息: WayToAGI(通往 AGI 之路): 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源,让人们能轻松学习 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新,无论您是初学者还是行业专家,都能在此发掘有价值的内容。 网址:https://waytoagi.com/ 体验链接:https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用: 知识库就像 AI 的“活字典”,是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题,AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息,给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-11-22
知识库软件有什么推荐的吗
以下是为您推荐的一些知识库软件: 稿定 AI:国内设计工具稿定推出的 AI 创意工具合集,包括设计宣传图、绘图、素材、商品图、文案、AI 圈等功能,能切中国内内容营销的痛点,体验良好。 OpenCat:由开发,推出了付费订阅计划,每月 18 元可无限使用 GPT3.5 及一些软件的高级功能,如 iCloud 同步、AI 键盘等。 Tana:非常强大的知识管理软件,推出了 AI 相关功能,不仅能扩写文本,还能与您的所有数据交互并访问网上信息。 Read Speak:由开发的利用 ChatGPT 联系口语的 APP,支持与虚拟角色对话边学边练,具有实时发音评价、实时语法纠错等功能。 STUDIO AI:AI 驱动的无代码网页构建工具,能学习用户反馈并将设计转化为实际网站,内含 WebDesignAI,具有自动补全样式和内容的功能,支持语音控制编辑器完成日常设计任务。 Clarity:AI 驱动的分层阅读工具,提供分层的深度阅读功能,用户可从摘要开始掌握复杂主题,通过点击相应内容了解更多细节。 如果您想搭建个人知识库,还可以参考文章,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用时可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。
2024-11-22
有什么知识库的应用推荐?
以下是为您推荐的知识库应用: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题,知识库可解决这些问题,典型应用如客服系统,公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型,使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容,包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞:【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤,如地址输入、模型选择、创建和上传文件等,以及安装并接入 cow 的操作流程。
2024-11-22
本群怎么实现的调用知识库
要实现本群对知识库的调用,可以通过以下两种方式: 1. 在 Bot 内使用知识库: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在 Bots 页面,选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域,单击加号图标,添加指定的知识库。 (可选)添加知识库后,可以在自动调用下拉界面内,调整知识库的配置项。配置项说明如下: 最大召回数量:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,返回的数据片段数量,数值越大返回的内容越多。 最小匹配度:Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时,会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度,则不会被召回。 调用方式:知识库的调用方式。自动调用:每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回;按需调用:您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法,以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 (可选)在预览与调试区域调试 Bot 能力时,扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点: 登录。 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面,并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内,选择添加 Knowledge 节点。
2024-11-21