知識圖譜是由圖構(gòu)造表述實(shí)體、特點(diǎn)、關(guān)聯(lián)性和事件的一種知識表達(dá)形式，其有兩個(gè)重要的特點(diǎn)，一是可以有效地表述實(shí)體之間的關(guān)系，二是可以通過地圖構(gòu)造自動機(jī)構(gòu)實(shí)體、特點(diǎn)和事件。本文將介紹如何運(yùn)用大語言模型搭建知識地圖，并通過實(shí)際經(jīng)典案例分享一些經(jīng)驗(yàn)。
知識圖譜
知識圖譜(Knowledge Graph)是一種將現(xiàn)實(shí)世界中的事物和概念通過圖譜化(Graph Modeling)的方式表示出來，并進(jìn)行關(guān)系抽取、知識推理和應(yīng)用的數(shù)據(jù)組織形式。
將知識內(nèi)容轉(zhuǎn)化為圖譜的技術(shù)，利用人工智能來幫助企業(yè)有效的整合、過濾、篩選和處理知識內(nèi)容，對現(xiàn)實(shí)世界中各種事物及概念進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，為人類提供更直觀、更便捷查詢和學(xué)習(xí)途徑。
當(dāng)前，此類圖譜技術(shù)在人工智能、大數(shù)據(jù)、信息安全等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，從根源上改善了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫單一的查詢方式，提升獲取信息的效率和準(zhǔn)確性，協(xié)調(diào)各部門能力共享。
知識圖譜的分類
知識圖譜的分類方法很多，比如基于實(shí)體類型和關(guān)系類型來分類、基于知識本質(zhì)的分類等等，本文主要介紹基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的知識圖譜分類方法。按照數(shù)據(jù)類型可以分為關(guān)系型、數(shù)據(jù)型和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，按照結(jié)構(gòu)類型可以分為圖、樹、圖網(wǎng)絡(luò)等。
知識圖譜的構(gòu)建流程
1、明確目標(biāo)與需求：它將被用于什么應(yīng)用場景，需要包含哪些類型的信息，以及主要用戶是誰等。
2、數(shù)據(jù)清洗：利用智能化工具對數(shù)據(jù)預(yù)處理，刪除數(shù)據(jù)中不需要的屬性和實(shí)體，只保留必要的內(nèi)容，在進(jìn)行初步加工。
3、構(gòu)架設(shè)計(jì)：初步完成架構(gòu)設(shè)計(jì)，將其導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中使用。圖譜可分為三層：數(shù)據(jù)層、知識層、應(yīng)用層。
4、實(shí)體識別與鏈接：在這一步，使用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)識別文本中的實(shí)體，如人名、地名、組織等，并將它們鏈接到知識圖譜中的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)。
5、關(guān)系抽?。簭囊烟幚淼奈谋局谐槿?shí)體之間的關(guān)系，形成知識圖譜中的邊。這些關(guān)系定義了實(shí)體之間的聯(lián)系和交互。
6、表示與存儲：將抽取的知識以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在知識圖譜中。這通常涉及選擇合適的圖數(shù)據(jù)庫來存儲和查詢。
構(gòu)建案例分享
知識圖譜是一個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)，需要不斷地迭代更新，根據(jù)業(yè)務(wù)需求對模型進(jìn)行調(diào)整。下面通過保險(xiǎn)行業(yè)案例分享，按照上述流程步驟，應(yīng)該如何構(gòu)建。
項(xiàng)目背景與目標(biāo)：
保險(xiǎn)行業(yè)競爭進(jìn)入白熱化階段，提供個(gè)性化、精準(zhǔn)的保險(xiǎn)服務(wù)成為獲取更多客戶的關(guān)鍵。為更好地理解市場需求，提供合適產(chǎn)品，某保險(xiǎn)公司決定構(gòu)建一個(gè)保險(xiǎn)行業(yè)的知識圖譜。目標(biāo)是提供一個(gè)結(jié)構(gòu)化的、易于查詢的，提升客服質(zhì)量和內(nèi)部決策效率。
數(shù)據(jù)收集與清洗：
數(shù)據(jù)主要來源于公司內(nèi)部的保險(xiǎn)合同、客戶咨詢記錄、理賠報(bào)告等。數(shù)據(jù)清洗過程包括去除無關(guān)信息、標(biāo)準(zhǔn)化格式、糾正錯(cuò)誤等。例如，對于日期格式進(jìn)行統(tǒng)一，對于客戶名稱進(jìn)行規(guī)范化處理等。
實(shí)體識別與鏈接：
使用自然語言處理技術(shù)識別合同中的實(shí)體，如保險(xiǎn)產(chǎn)品名稱、投保人、被保險(xiǎn)人、理賠條款等。將這些實(shí)體鏈接到知識圖譜中的相應(yīng)節(jié)點(diǎn)，形成初步的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
關(guān)系抽?。?/p>
基于已識別的實(shí)體，抽取關(guān)鍵關(guān)系，如保險(xiǎn)合同中的保障范圍、理賠流程、費(fèi)率計(jì)算等。這些關(guān)系定義了保險(xiǎn)產(chǎn)品之間的聯(lián)系和交互，形成了知識圖譜的邊。
表示與存儲：
選擇圖數(shù)據(jù)庫(如Neo4j)來存儲和查詢知識圖譜。通過定義節(jié)點(diǎn)和邊的屬性，將保險(xiǎn)知識以結(jié)構(gòu)化的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中。為了便于查詢和展示，還開發(fā)了一個(gè)可視化界面，使員工可以直觀地查看和查詢知識圖譜。
項(xiàng)目成果與展望：
經(jīng)過幾個(gè)月的努力，該保險(xiǎn)公司成功構(gòu)建了一個(gè)涵蓋數(shù)百種保險(xiǎn)產(chǎn)品、客戶咨詢和理賠案例的保險(xiǎn)行業(yè)知識圖譜。員工可以通過知識圖譜快速查找需求信息，為用戶提供專業(yè)和個(gè)性化的服務(wù)，尤其在保險(xiǎn)規(guī)定、理賠講解等方面得到改善。公司計(jì)劃進(jìn)一步完善知識圖譜，加入更多行業(yè)知識和動態(tài)數(shù)據(jù)，提升服務(wù)質(zhì)量和決策效率。
總結(jié)與展望
知識圖譜的構(gòu)建可以有很多種方法，在構(gòu)建中，可以使用大語言模型進(jìn)行實(shí)體識別和關(guān)系抽取。
對于大語言模型，在對實(shí)體進(jìn)行識別時(shí)，要注意實(shí)體的特征選擇和特征提取，對于實(shí)體特征的選取上，要考慮到訓(xùn)練集和測試集的差異，將一些需要人工參與的部分進(jìn)行自動化處理。
對于大語言模型和知識圖譜，在未來的研究中可以進(jìn)一步探索使用更多的數(shù)據(jù)源、更好的訓(xùn)練方法以及更好地構(gòu)建機(jī)制。
