基于知识图谱增强大语言模型双碳领域服务

随着大语言模型的不断发展,其已经在很多领域中得到了广泛的应用。由于大语言模型缺乏双碳领域的知识,直接将大语言模型应用于双碳领域,回复结果准确性偏低。因此,采用构建双碳知识图谱作为知识库的方法,来增强大语言模型在碳达峰碳中和领域中的应用。采用LoRA方法对大语言模型进行微调,提高模型对碳达峰碳中和领域关键词的提取能力,构建双碳知识图谱作为本地知识库为模型提供双碳领域知识,将知识作为问题的上下文,让大语言模型学习,并设计提示工程辅助模型生成回复,最后对回复进行效果评估。实验结果表明,与直接使用大语言模型相比,基于知识图谱增强大语言模型双碳领域服务的方法,在碳达峰碳中和领域的智能化回复结果准确率高,为碳达峰碳中和领域建设提供了有效助力。