- 1? ?復習：上游行業性KG在前一期《如何善用通用性行業KG》文章里，曾舉例說明了基于FlavorGraph 通用性上游KG，來建立下游任務型KG。其中，通用性行業KG（如Flavor Graph）蘊含豐富的行業共享性知識，而企業則針對小領域的特殊需求（如拉面的烹飪過程、食材搭配、口味調配等）。這種模式是一種知識驅動的AI 遷移學習，其建立的企業KG（如FoodKG）更具針對性，能加速AI針對企業目標的應用。其架構如下圖1所示。圖1 行業KG支持下游任務其中的核心任務是：將行業Flav
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202504 中游領域性KG 知識圖
- 1? ?KG與LLM完美結合大語言模型（LLM）在各種應用領域中已經取得了顯著的成功，但是它常常無法捕捉和掌握最新的事實知識。而另一方面，知識圖（Knowledge Graph，簡稱：KG）則擁有豐富的專家知識和事實知識，但它很難以構建，又又不足以處理現實世界知識圖譜的動態變化性質和因果推論功能等。因此，自然而然地將KG 和LLM結合起來，各自發揮優勢，相輔相成，締造完美組合。2? ?KG協助LLM：降低LLM幻覺大家都知道，LLM 常有幻覺（Hallucinati
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202503 LLM 行業KG 知識圖
- 1? ?認識通用性行業KG1.1 食物FlavorGraph為例在上一期里，藉由< 用戶、食材和食譜> 三位一體的多層次關聯來建立知識圖（KG：Knowledge Graph）。并且基于上述KG體通過三個階段來生成反事實食材組合的圖譜，這結合了多階段的GCN模型和反事實分析來進行推薦和創新。其中，幕后有一個基礎組件：FlavorGraph。它即是俗稱的：行業KG（industry knowledge graph），是由Sony AI團隊與韓國高麗大學合作建立的食材配對通用性
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202501 通用性行業KG 知識圖
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