今天给大家介绍一个git开源的宝藏项目 — 基于大模型+知识图谱的知识库问答，这里还搭配了一个演示dome给大家，如需要此项目练手的，我已经打包好了放在文末~
项目整体流程介绍
项目整体包含5个部分：数据重构、图谱构建、图谱补全、对话模型、网页承载
首先是数据构建的逻辑
然后利用数据和ChatGPT定义的规则构建种子知识图谱
接下来对种子知识图谱进行补全操作（需要对自己的数据进一步的筛选，有洞察的认知）
利用chatglm-6b作为核心模型，基于flask构建框架的对话模型
前端界面构建和项目部署
环境配置
python 3.8.16 torch 1.11.0+cu113~ paddlenlp 2.5.1 paddlepaddle-gpu 2.3.2 transformer2.6.0
初始模型：
种子知识图图谱模型：paddlenlp-model-zoo-uie 所用模型类型：‘信息提取’
训练模型：SPN4RE-NYT—精确
训练集参与：50% 验证集参与：10% 测试集参与：40%
数据来源：
初始数据：《舰船损管和潜水技术》 新增数据：《舰船损管技术》等
数据标注
利用doccanco不同类型的数据约100条作为警示uie的初始数据，在uie进行初次抽取后，针对数据中效果较差的部分进行二次标注。
训练设备：3090 * 2
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
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