结合大语言模型和知识图谱减少问答系统中的幻觉现象

结合大语言模型和知识图谱减少问答系统中的幻觉现象

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/weixin_36829761/article/details/142072351

在本教程中，我们将逐步讲解如何结合大语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）来减少问答系统中的幻觉现象。这一创新方法是为了提高问答系统的准确性和可靠性，尤其是在生物医学领域。幻觉在问答系统中指的是模型生成了不基于数据的错误信息，这在许多应用场景中会导致严重后果。

1. 问题概述

知识点：自然语言处理的进步使得普通用户可以用日常语言与复杂数据系统进行交互。然而，当前的语言模型在回答问题时经常出现“幻觉”，即生成不准确或与数据不符的答案。

解析：比方说，假设你问某个AI模型一个医学问题，而它返回了一个不基于数据库信息的错误答案，这就是“幻觉”。在医学领域，这种幻觉可能导致错误的诊断或治疗建议，后果非常严重。

速记句：幻觉是问答系统生成不基于数据的错误信息。

2. 结合语言模型与知识图谱

知识点：知识图谱通过节点和关系结构化地存储信息，而大语言模型则擅长处理自然语言。将两者结合可以提高问答系统的准确性。

解析：我们可以把知识图谱想象成一个巨大的网络，其中每个节点是一个实体，每条边代表实体之间的关系。这种结构化的方式使得知识图谱能够清晰地表示复杂的信息。而大语言模型则擅长理解自然语言的复杂性，包括上下文、语境和隐含意义。通过将两者结合，我们可以利用知识图谱的准确性来校正大语言模型的“幻觉”，同时利用大语言模型的灵活性来增强知识图谱的表达能力。

通过这种结合，我们可以构建一个更加可靠和准确的问答系统，特别是在需要高度准确性的领域，如生物医学。这种方法不仅能够减少幻觉现象，还能够提高系统的整体性能和用户体验。