Dante但丁

今天我们一起来聊聊大模型的进阶使用：“模型微调” ，也就是较大家真正的 “调教“ 出一个能够满足特定需求场景、更贴合个人使用习惯的个性化模型。...

对目前的社区里的开源模型进行一个分类科普，能更好了解这些模型的作用，来历，应用场景。这些模型名词时常让人困惑，让我来总结一下！...

在完成实体抽取和实体消歧之后，就需要开始构建完整的知识图谱了，构建知识图谱的方法仍然在kgAgent.py文件中的NER_Agent类下，我们将逐步解读。...

kgAgent.py 的解读 继文本向量化操作结束后，就要实现真正的知识抽取部分，在本项目中，知识抽取功能主要通过kgAgent.py中的NER_Agent类来实现，下面进...

Embedding 文本向量化的过程解读 文本的向量化需要借助embedding模型，所以本次解读聚焦于项目中的llm_provider.py...

文档级知识图谱构架框架RAKG解读第二篇，主要聚焦该框架的数据预处理阶段，详细深扒数据是如何输入，以及输入后的数据是如何被切片分割的。...