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了解领域认知智能 

 

在 AGI 时代面向特定技术或行业领域,基于领域数据对大模型进行预训练或调优,并利用知识工程将私域数据加工成领域知识网络。将两种技术结合,让计算机具备面向特定领域的理解、推理、归纳等认知能力。 

 

 

领域知识网络

领域认知智能

领域大模型

汇集专业知识,提升领域认知深度

通过领域知识网络构建,深入挖掘领域数据价值,为检索增强生成 提供丰富的、高质量的领域知识。

领域认知智能,共创智能世界

融合领域大模型与领域知识网络,帮助千行百业客户更经济、更安全应用大模型,实现业务智能化,共创智能世界。

实现通用认知,打造领域认知基座

通用大模型在行业领域内的应用,为解决行业问题进行行业数据调优,理解常识和胜任领域任务。

了解领域认知智能 

 

在 AGI 时代面向特定技术或行业领域,基于领域数据对大模型进行预训练或调优,并利用知识工程将私域数据加工成领域知识网络。将两种技术结合,让计算机具备面向特定领域的理解、推理、归纳等认知能力。 

 

领域知识网络

领域认知智能

领域大模型

领域认知智能

领域认知智能,共创智能世界

融合领域大模型与领域知识网络,帮助千行百业客户更经济、更安全应用大模型,实现业务智能化,共创智能世界。

领域知识网络

汇集专业知识,提升领域认知深度

通过领域知识网络构建,深入挖掘领域数据价值,为 检索增强生成 提供丰富的、高质量的领域知识。

领域大模型

实现通用认知,打造领域认知基座

通用大模型在行业领域内的应用,为解决行业问题进行行业数据调优,理解常识和胜任领域任务。

领域认知智能=领域大模型+领域知识网络

领域大模型与领域知识网络的深度融合是实现领域认知智能的关键! 

 

数据 驱动

(领域大模型)

“数”尽其用

知识 驱动

(领域知识网络)

可控、可干预、可解释

  • 大模型可以精通通用知识 

  • 大模型可以学习多语言

  • 大模型可以增强语义理解

  • 大模型可以辅助知识网络构建

  • 知识网络可以增强大模型生成效果

  • 知识网络可以缓解大模型生成的幻觉现象

  • 知识网络可降低大模型的学习成本

  • 知识网络可提升大模型的推理能力以及可解释性

领域认知智能

领域大模型+领域知识网络

领域大模型与领域知识网络的深度融合是实现领域认知智能的关键! 

 

数据 驱动

(领域大模型)

“数”尽其用

  • 大模型可以精通通用知识 

  • 大模型可以学习多语言

  • 大模型可以增强语义理解

  • 大模型可以辅助知识网络构建

知识 驱动

(领域知识网络)

可控、可干预、可解释

  • 知识网络可以增强大模型生成效果

  • 知识网络可以缓解大模型生成的幻觉现象

  • 知识网络可降低大模型的学习成本

  • 知识网络可提升大模型的推理能力以及可解释性

领域认知智能离不开领域知识网络 

 

领域应用专业知识密集、推理链条长,基于通用大模型的简单问答交互形式难以胜任。领域知识网络中存储了大量高质量数据、知识,将数据、知识接入语言模型,能有效提升模型的信息丰富度与知识水平。

领域知识网络是围绕领域本体模型的知识表示集合,包括领域概念库、领域知识图谱、领域规则库、领域数据。 

 

领域认知智能离不开领域知识网络 

 

领域应用专业知识密集、推理链条长,基于通用大模型的简单问答交互形式难以胜任。领域知识网络中存储了大量高质量数据、知识,将数据、知识接入语言模型,能有效提升模型的信息丰富度与知识水平。

领域知识网络是围绕领域本体模型的知识表示集合,包括领域概念库、领域知识图谱、领域规则库、领域数据。 

 

领域认知智能离不开领域大模型 

 

基础大模型与行业应用场景之间存在鸿沟,需要通用大模型向领域适配。领域大模型是指通用大模型在行业领域内应用,为解决行业问题利用行业数据调优的大模型;领域大模型是数据科学发展的重要战略举措。 

 

 

术语表/单位表

  • CNN
  • PW APS/FPS
  • RX-78GP02A Physalis

本体/概念体系/元知识 

  • LSTM, GRU, Clockwork, MUT
  • 事前处理/事后处理 

领域常识 

  • 断电 -> 非自启服务下线 

领域逻辑与思维方式 

  • 通用场景与领域场景存在大量术语、常识、甚至思维方式的差异
  • 通用大模型极少得见领域知识
  • 领域数据稀疏,难以有效习得领域知识

领域认知智能离不开领域大模型 

 

基础大模型与行业应用场景之间存在鸿沟,需要通用大模型向领域适配。领域大模型是指通用大模型在行业领域内应用,为解决行业问题利用行业数据调优的大模型;领域大模型是数据科学发展的重要战略举措。 

 

术语表/单位表

  • CNN
  • PW APS/FPS
  • RX-78GP02A Physalis

本体/概念体系/元知识 

  • LSTM, GRU, Clockwork, MUT
  • 事前处理/事后处理 

领域常识 

  • 断电 -> 非自启服务下线 

领域逻辑与思维方式 

  • 通用场景与领域场景存在大量术语、常识、甚至思维方式的差异
  • 通用大模型极少得见领域知识
  • 领域数据稀疏,难以有效习得领域知识

大模型领域化落地最佳实践:检索增强生成(RAG )模式 

 

检索增强模式(Retrieval AugmentGeneration,简称 RAG )是指在大语言模型推荐生成时,使用私域数据/领域知识进行检索召回。

RAG 模式的技术优势是检索增强,也就是大模型外的私域数据和知识的检索能力,提高检索的准确性、相关性。可结合提示词,将精准、可解释的知识提交给大模型进行推理生成。 

 

 

大模型领域化落地最佳实践

检索增强生成(RAG )模式 

 

检索增强模式(Retrieval AugmentGeneration,简称 RAG )是指在大语言模型推荐生成时,使用私域数据/领域知识进行检索召回。

RAG 模式的技术优势是检索增强,也就是大模型外的私域数据和知识的检索能力,提高检索的准确性、相关性。可结合提示词,将精准、可解释的知识提交给大模型进行推理生成。