随着大数据、人工智能技术的不断发展,大语言模型(Large Language Model,LLM)在知识挖掘、文档整合等领域显示出巨大的潜力。该文通过知识图谱构建、文本分类、信息检索等方法,对大语言模型的架构及其在不同场景下的应用进行探讨,并对...随着大数据、人工智能技术的不断发展,大语言模型(Large Language Model,LLM)在知识挖掘、文档整合等领域显示出巨大的潜力。该文通过知识图谱构建、文本分类、信息检索等方法,对大语言模型的架构及其在不同场景下的应用进行探讨,并对知识的提炼和整合进行深入探讨。研究如何提高多文档协同处理的效率,通过标准化的结构和语义的融合技术。并结合实际案例分析,展示大语言模型在复杂知识体系中的应用效果,以供实际运用大语言模型时参考。展开更多
文摘随着大数据、人工智能技术的不断发展,大语言模型(Large Language Model,LLM)在知识挖掘、文档整合等领域显示出巨大的潜力。该文通过知识图谱构建、文本分类、信息检索等方法,对大语言模型的架构及其在不同场景下的应用进行探讨,并对知识的提炼和整合进行深入探讨。研究如何提高多文档协同处理的效率,通过标准化的结构和语义的融合技术。并结合实际案例分析,展示大语言模型在复杂知识体系中的应用效果,以供实际运用大语言模型时参考。