LLM 已从根本上改变了我们与数据交互、自动化推理以及构建智能系统的方式。然而，尽管其生成式能力令人印象深刻，LLM 天生并不理解关系、结构或长期的事实一致性。这一缺陷在我们尝试将 LLM 用于企业级知识系统、多跳推理或决策关键型应用时尤为明显。

本项目设计了一个基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统，利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构建知识图谱，结合 BERT 的命名实体识别和 34b 大模型的意图识别，通过精确的知识检索和问答生成，提升系统在医疗咨询中的性能，解决大模型在医疗领域应用的可靠性问题。

结论：参数量越大的LLM处理效果更好，但是推理耗费的时间的确更长。 针对高校专业培养方案多为非结构化文本、人工整理效率低、课程关系挖掘困难等问题，提出一种基于大语言模型（LLM）的知识图谱构建方法。该方法以信息安全、计算机科学与技术等专业 ...

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在AI浪潮席卷全球的当下，AI大模型工程师成为高薪与前景兼具的热门职业。知乎推出的“AI大模型全栈工程师1-7期完结课”，以系统化知识体系与实战案例，为学员搭建起从入门到高薪的晋升阶梯。但这门课程的价值远不止于职业跃迁——其核心的AI思维与工具 ...

在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的知识。从书本、网络文章到各类课程，知识的获取变得前所未有的容易。但你是否有过这样的困扰：学了很多知识，却感觉它们杂乱无章，在需要的时候无法快速调用？这时候，构建个人知识图谱就显得尤为重要。