免費試用
當前位置： 首頁 > 知識分享 > 大語言模型構建知識圖譜，保險行業案例分享

大語言模型構建知識圖譜，保險行業案例分享

原創

2024/02/19 13:47:15

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

圖標 2318

本文摘要

知識圖譜是由圖構造表述實體(ti) 、特點、關(guan) 聯性和事件的一種知識表達形式，其有兩(liang) 個(ge) 重要的特點，一是可以有效地表述實體(ti) 之間的關(guan) 係，二是可以通過地圖構造自動機構實體(ti) 、特點和事件。本文將介紹如何運用大語言模型搭建知識地圖，並通過實際經典案例分享一些經驗。

知識圖譜是由圖構造表述實體(ti) 、特點、關(guan) 聯性和事件的一種知識表達形式，其有兩(liang) 個(ge) 重要的特點，一是可以有效地表述實體(ti) 之間的關(guan) 係，二是可以通過地圖構造自動機構實體(ti) 、特點和事件。本文將介紹如何運用大語言模型搭建知識地圖，並通過實際經典案例分享一些經驗。

大語言模型構建知識圖譜

知識圖譜

知識圖譜(Knowledge Graph)是一種將現實世界中的事物和概念通過圖譜化(Graph Modeling)的方式表示出來，並進行關(guan) 係抽取、知識推理和應用的數據組織形式。

將知識內(nei) 容轉化為(wei) 圖譜的技術，利用人工智能來幫助企業(ye) 有效的整合、過濾、篩選和處理知識內(nei) 容，對現實世界中各種事物及概念進行結構化處理，為(wei) 人類提供更直觀、更便捷查詢和學習(xi) 途徑。

當前，此類圖譜技術在人工智能、大數據、信息安全等領域得到廣泛應用，從(cong) 根源上改善了傳(chuan) 統數據庫單一的查詢方式，提升獲取信息的效率和準確性，協調各部門能力共享。

知識圖譜的分類

知識圖譜的分類方法很多，比如基於(yu) 實體(ti) 類型和關(guan) 係類型來分類、基於(yu) 知識本質的分類等等，本文主要介紹基於(yu) 結構化數據的知識圖譜分類方法。按照數據類型可以分為(wei) 關(guan) 係型、數據型和半結構化數據等，按照結構類型可以分為(wei) 圖、樹、圖網絡等。

知識圖譜的構建流程

1、明確目標與(yu) 需求：它將被用於(yu) 什麽(me) 應用場景，需要包含哪些類型的信息，以及主要用戶是誰等。

2、數據清洗：利用智能化工具對數據預處理，刪除數據中不需要的屬性和實體(ti) ，隻保留必要的內(nei) 容，在進行初步加工。

3、構架設計：初步完成架構設計，將其導入到數據庫中使用。圖譜可分為(wei) 三層：數據層、知識層、應用層。

4、實體(ti) 識別與(yu) 鏈接：在這一步，使用自然語言處理和機器學習(xi) 技術識別文本中的實體(ti) ，如人名、地名、組織等，並將它們(men) 鏈接到知識圖譜中的相應節點。

5、關(guan) 係抽取：從(cong) 已處理的文本中抽取實體(ti) 之間的關(guan) 係，形成知識圖譜中的邊。這些關(guan) 係定義(yi) 了實體(ti) 之間的聯係和交互。

6、表示與(yu) 存儲(chu) ：將抽取的知識以結構化的形式存儲(chu) 在知識圖譜中。這通常涉及選擇合適的圖數據庫來存儲(chu) 和查詢。

構建案例分享

知識圖譜是一個(ge) 閉環係統，需要不斷地迭代更新，根據業(ye) 務需求對模型進行調整。下麵通過保險行業(ye) 案例分享，按照上述流程步驟，應該如何構建。

項目背景與(yu) 目標：

保險行業(ye) 競爭(zheng) 進入白熱化階段，提供個(ge) 性化、精準的保險服務成為(wei) 獲取更多客戶的關(guan) 鍵。為(wei) 更好地理解市場需求，提供合適產(chan) 品，某保險公司決(jue) 定構建一個(ge) 保險行業(ye) 的知識圖譜。目標是提供一個(ge) 結構化的、易於(yu) 查詢的，提升客服質量和內(nei) 部決(jue) 策效率。

數據收集與(yu) 清洗：

數據主要來源於(yu) 公司內(nei) 部的保險合同、客戶谘詢記錄、理賠報告等。數據清洗過程包括去除無關(guan) 信息、標準化格式、糾正錯誤等。例如，對於(yu) 日期格式進行統一，對於(yu) 客戶名稱進行規範化處理等。

實體(ti) 識別與(yu) 鏈接：

使用自然語言處理技術識別合同中的實體(ti) ，如保險產(chan) 品名稱、投保人、被保險人、理賠條款等。將這些實體(ti) 鏈接到知識圖譜中的相應節點，形成初步的網絡結構。

關(guan) 係抽取：

基於(yu) 已識別的實體(ti) ，抽取關(guan) 鍵關(guan) 係，如保險合同中的保障範圍、理賠流程、費率計算等。這些關(guan) 係定義(yi) 了保險產(chan) 品之間的聯係和交互，形成了知識圖譜的邊。

表示與(yu) 存儲(chu) ：

選擇圖數據庫(如Neo4j)來存儲(chu) 和查詢知識圖譜。通過定義(yi) 節點和邊的屬性，將保險知識以結構化的形式存儲(chu) 在數據庫中。為(wei) 了便於(yu) 查詢和展示，還開發了一個(ge) 可視化界麵，使員工可以直觀地查看和查詢知識圖譜。

項目成果與(yu) 展望：

經過幾個(ge) 月的努力，該保險公司成功構建了一個(ge) 涵蓋數百種保險產(chan) 品、客戶谘詢和理賠案例的保險行業(ye) 知識圖譜。員工可以通過知識圖譜快速查找需求信息，為(wei) 用戶提供專(zhuan) 業(ye) 和個(ge) 性化的服務，尤其在保險規定、理賠講解等方麵得到改善。公司計劃進一步完善知識圖譜，加入更多行業(ye) 知識和動態數據，提升服務質量和決(jue) 策效率。

總結與(yu) 展望

知識圖譜的構建可以有很多種方法，在構建中，可以使用大語言模型進行實體(ti) 識別和關(guan) 係抽取。

對於(yu) 大語言模型，在對實體(ti) 進行識別時，要注意實體(ti) 的特征選擇和特征提取，對於(yu) 實體(ti) 特征的選取上，要考慮到訓練集和測試集的差異，將一些需要人工參與(yu) 的部分進行自動化處理。

對於(yu) 大語言模型和知識圖譜，在未來的研究中可以進一步探索使用更多的數據源、更好的訓練方法以及更好地構建機製。

若轉載請注明出處：https://www.lmsnkj.com/info/8461.html
上一篇：客服ai機器人，新型高效人機交互方式 下一篇：搭建公司知識庫，關注著幾點就夠用了