大语言模型知识抽取

大模型知识库是一种基于大规模预训练语言模型构建的新型知识库系统，它将大模型的强大语言理解和生成能力与知识库的知识储备和管理功能相结合，为用户提供更智能、高效和便捷的知识服务。以下是具体介绍：技术原理与架构核心引擎：以大规模预训练语言模型，利用其对自然语言的理解和生成能力来处理用户的查询和提供答案。知识存储：采用非结构化文本数据的形式，通过自然语言处理技术将知识转化为模型可以理解的格式，能够容纳信息，生成自然语言回答。与传统知识库的区别知识表示与存储：传统知识库主要以结构化数据形式存储知识，如实体、属性、关系等；而大模型知识库采用非结构化文本数据，能处理更广泛的知识形式，如文本、图像、音频等。查询与检索：传统知识库依赖精确匹配或基于规则的语义分析检索信息，用户需准确表达查询意图并使用特定查询语句或关键词；大模型知识库则可自动识别和解析用户的自然语言查询意图，无需考虑特定语法或关键词更广泛、更丰富的信息，包括文本、图像、音频等多种形式。检索与生成：借助深度学习技术和自然语言处理技术，实现对用户查询意图的自动识别和解析，将用户的自然语言查询转化为模型可理解的输入，并从知识库中检索相关

大语言模型语料库是指用于训练大语言模型的大量文本数据集合。这些语料库通常包含各种类型的文本，如书籍、新闻文章、网页内容、社交媒体帖子、学术论文等，以确保模型能够学习到广泛的语言模式和知识。以下是大语言模型语料库的详细解释：1.语料库的来源书籍：经典著作、畅销书、专业书籍等，提供深度的知识和良好的语言表达范例。新闻文章：涵盖各种新闻事件和时事，帮助模型了解当前的社会动态和热点话题。网页内容：来自互联网的各种网页，包括维基百科、博客、论坛等，提供丰富的信息和多样化的语言风格。社交媒体：用户生成内容，反映日常语言使用和流行文化。学术论文：提供专业领域的知识和研究成果，帮助模型理解复杂的科学和技术专业的知识和术语。多语言语料库：包含多种语言的文本，帮助模型学习多语言的表达和翻译能力。标注语料库：经过人工或自动标注的语料库，提供更丰富的语义信息，如情感分析、命名实体识别等。4.语料库的构建工具和，更新语料库，确保模型能够学习到最新的知识和语言模式。质量监控：监控语料库的质量，及时发现和处理数据质量问题。版本管理：对语料库进行版本管理，记录每次更新的内容和时间，便于回溯和审计。

近日，IDC发布《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析，2023》报告，分析了政务知识应用的主要场景及面临的挑战，大语言模型和知识图谱在知识应用市场的作用，未来如何演进。星环科技作为政府行业知识应用主流供应商入选IDC《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析，2023》报告。报告指出，大语言模型正在重塑政府行业知识应用。大模型的本质是文本生成，基于上下文进行内容扩充，基于已知知识概率大推测，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和实践经验，同时积极探索大语言模型结合知识图谱在政府知识管理中的应用。，真实性不能保证。知识图谱的本质是利用结构化的数据提供准确的知识，通过知识图谱保证准确，消除大模型的幻觉。知识图谱能够为通用大模型的行业化应用提供行业领域知识支撑，弥补通用大模型语料里专业领域知识的不足。结合知识图谱的知识关联和大模型的推理生成能力，将解决在具体行业场景落地过程中的准确性、安全性、交互性等多方面的应用要求。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务

大模型知识库是基于大语言模型的智能系统，用于整合企业内部的各类信息资源，如文档、数据、专业知识等，形成结构化的知识体系。这些知识库能够支持智能问答、文档检索、决策支持等功能，帮助企业提高效率和决策质量。技术应用：大模型知识库结合了人工智能技术，如自然语言处理（NLP）、检索增强生成（RAG）等，能够理解和生成高质量的文本内容，适应企业特定业务场景。数据来源：知识库的数据来源多样，包括企业内部文档：不同企业根据自身需求构建知识库，例如制造业企业通过收集高频问题和答案进行训练，以优化生产流程；金融企业则可能利用知识库提升风险管理和客户服务。平台支持：市场上有多种工具和服务平台支持大模型知识库的搭建和管理。、在线资料、行业报告等，通过文本拆分、向量化等处理方式转化为模型可理解的形式。功能作用：除了提供快速准确的查询服务外，还能用于培训、客户服务、内部协作等多个方面，提升员工工作效率和客户满意度。企业实践

复杂的市场环境和业务需求，持续促进整体行业的降本增效与科技创新。求索具备大数据行业需求理解、推理、各类（含多模型）结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是然语言处理领域的一种重要技术，大语言模型可以为人工智能提供更为精准和自然的语言处理能力。LLM的核心思想是利用机器学习算法学习大规模语料库中的语言模型，并通过对学到的模型进行概率推断来构建对应的文本生成模型。大语言模型有助于提高机器的语言理解和生成能力。通常来说，人类的语言表达和理解非常灵活和多样化。我们可以使用不同的语言风格、词汇语料库，可以在高效的情况下生成基于人类语言的文本，从而提高机器的语言达和理解能力。大语言模型可以用于各种语言处理任务。由于LLM可以生成自然而然的文本，因此它可以用于各种语言处理任务，如问答系统、文本摘要、机器翻译、语音合成等，在这些任务中，LLM可以将大量的语言特征、语法规则、词汇义项等信息嵌到它的内部模型中，然后通过模型概率推断的方式，生成相应的文本结果。大语言模型是构建人工智能的重要组成部分

大语言模型是一种特殊类型的大模型，主要专注于自然语言处理任务，能够对自然语言文本进行生成、理解、翻译等多种操作，通过学习大量的文本数据来掌握语言的语法、语义和语用等方面的知识，并能够根据输入的文本生成连贯、有意义的输出。大模型特点语言理解能力强：能够理解自然语言文本的含义、上下文关系和语义逻辑，从而准确地回答各种问题、进行文本摘要、阅读理解等任务。文本生成能力强：可以根据给定的主题、语境或提示能力强：能够在未见过的文本数据和任务上表现出较好的性能，通过少量的示例或指令就能快速适应新的任务和领域。大模型应用场景内容创作：帮助作家、编辑等创作各种类型的文本内容，如撰写新闻报道、小说、文案等，提高生成各种类型的文本，如文章、故事、对话、代码等，生成的文本在语法和语义上具有较高的质量和连贯性。多语言支持：经过多语言语料的训练后，能够处理多种语言的文本，实现跨语言的文本生成、翻译和理解等功能。泛化创作效率和质量。智能客服：理解用户咨询的问题，并快速准确地生成回答，提供7*24小时的在线服务，提高客户服务的效率和质量。机器翻译：实现不同语言之间的自动翻译，为跨语言交流和信息传播提供便利。智能助手

大模型和大语言模型是人工智能领域中两个重要的概念，各自有不同的特点和应用场景。大模型：通常指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。大语言模型：（LargeLanguageModels，简称LLMs）是大模型的一个子集，专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练，学会理解语言的结构、语义、语境和语用等方面。大语言模型的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。大模型是一个更广泛的概念，包括了大语言模型在内的多种类型的模型，而大语言模型则是专门针对自然语言处理任务的大模型。大模型可以应用于多种不同的领域，而大语言模型主要应用于自然语言相关的任务。

知识库大模型是通过机器学习、自然语言处理等技术手段，将海量信息进行深度整合与加工，形成的具有智能分析、推理和预测能力的知识库系统。它以大模型为基础架构，融合了大量的专业知识和数据，能够对各种问题进行使用预处理后的数据对模型进行预训练和微调，使模型能够学习到语言的基础知识和专业领域的知识。知识库融合：将专业领域的知识库与大模型进行融合，使模型能够更好地理解和应用专业知识。可以通过知识图谱、实体链接等技术，将知识库中的知识与模型中的语言知识进行关联和整合。性能优化与评估：通过不断调整模型的参数、优化算法、增加数据量等方式，提高知识库大模型的性能和表现。同时，使用各种评估指标，如准确率、召回率、F1值等，对模型的性能进行评估和测试，确保模型的质量和可靠性。发展趋势跨领域融合：随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，知识库大模型将实现跨领域的深度融合，打破不同领域之间的知识壁垒，为更多复杂的跨领域问题提供综合性的解决方案。与知识图谱的深度结合：知识图谱能够以结构化的方式表示知识，与知识库大模型的结合将使知识的表示和应用更加丰富和准确。通过知识图谱的实体、关系等信息，知识库大模型可以更好地理

一文读懂AI知识问答大模型：从原理到应用与未来什么是AI知识问答大模型AI知识问答大模型，是基于深度学习的一种强大语言处理模型。简单来说，它就像是一个超级智能的“知识渊博者”，能够理解人类提出的各种问答系统不同，AI知识问答大模型不需要事先设定好固定的问题和答案模板，而是通过对大量数据的学习，具备了处理各种开放性、复杂问题的能力。它可以理解模糊、隐喻、上下文依赖等各种复杂的语言表达，并且能够生成自然流畅、逻辑连贯的回答，就像人与人之间的交流一样自然。工作原理大揭秘输入处理与文本转化当你向AI知识问答大模型提出问题时，它首先要做的就是将你的输入转化为能够理解的形式。这通常意味着把各种形式的输入在训练过程中学习到的大量参数，来推断问题背后的更深层含义。知识检索，寻找答案有了对问题的理解，AI大模型就可以在其“知识库”中检索相关信息。这个“知识库”实际上是模型在训练过程中学习到的大量参数和模式。模型会根据问题的内容和意图，在这个庞大的知识库中查找最相关的信息。生成回答与优化迭代一旦找到相关信息，模型就会使用一种称为“解码”的过程来生成回答。这涉及到模型内部的多个层次，每个层次都会对问题的不同方面进行处理。最终，模型会使用语言生成技术构造一个流畅、准确的答案。

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...