怎样利用知识图谱进行LLM的合规性事实核查?
引言:为什么传统的RAG难以满足合规要求? 大型语言模型(LLM)在生成内容方面表现出色,但在金融、医疗或法律等高度监管领域,它们最大的弱点——“幻觉”(Hallucination)和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。 传统的检索增强生...
引言:为什么传统的RAG难以满足合规要求? 大型语言模型(LLM)在生成内容方面表现出色,但在金融、医疗或法律等高度监管领域,它们最大的弱点——“幻觉”(Hallucination)和缺乏可追溯性——成为了致命的合规风险。 传统的检索增强生...
深入理解知识图谱的脆弱性与防御策略 基于知识图谱(Knowledge Graph, KG)的AI应用,例如复杂问答系统(RAG)、推荐系统或语义搜索,其性能高度依赖于图谱数据的准确性和完整性。然而,这种数据驱动的特性也使其面临一种严重的威胁...
大型语言模型(LLM)的“幻觉”(Hallucination)问题是其投入生产环境的最大障碍之一。幻觉指的是模型生成了听起来合理但在事实层面上错误的信息。解决这一问题的最可靠方法是引入外部真值源——知识图谱(KG)。 Freebase,尽管...