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...
知识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)是一种模型压缩技术,通过训练一个轻量级的学生模型去模仿一个性能强大的教师模型(Teacher Model)的输出。在大模型(LLM)时代,KD的焦点已经从单纯的“模仿输出概率”...
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...