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關系抽取任務。LLM本身蘊含知識，且具備較強的語義理解能力，因此，可利用LLM從原始數(shù)據中抽取實體、關系，進而構建知識圖譜。 第三種融合路線是KG+LLM協(xié)同使用，主要用于知識表示和推理兩個方面。以知識表示為例，文本語料庫和知識圖譜都蘊含了大量的知識，文本中的知識通常是非結構化的，圖譜里的知識則是結構來自：百科華為云計算 云知識 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 科技融合金融深度，創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 時間：2024-05-14 15:43:10 在技術領域，創(chuàng)新是引人注目的產物。華為云Web3節(jié)點引擎服務NES（以下簡稱：華為來自：百科
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但對普通開發(fā)者來說，AI入門普遍存在如下難點： 一是缺乏AI基礎知識，做AI開發(fā)涉及到Python編程知識、Linux知識，視覺方面要學圖像處理等，同時還要有一定的數(shù)學基礎。 二是學習不系統(tǒng)，很多書籍只介紹了AI發(fā)展的基礎框架，缺乏專業(yè)的學習路徑、技術講解及具體場景的應用。 三是沒有專家講師帶來自：百科![]()
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