数据抽取

  • 构建本体驱动GraphRAG:从数据填埋场到零噪声知识图谱的蜕变之路

    构建一个自我演进的知识图谱,它不仅能存储数据,更能理解、校验并持续演化。 gemini 在初次构建 GraphRAG 系统时,我遵循了多数教程的路径:将文档输入大语言模型(LLM),抽取实体,将生成的 JSON 导入 Neo4j,然后宣告完成。在演示环境中,一切运行完美。直到我将它应用于真实的医疗记录。 问题随之暴露。LLM 在一份报告中抽取了“John D…

    6天前
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