通过检索增强生成和知识图谱实现大语言模型个性化

本研究解决了大语言模型（LLMs）在生成个性化响应时存在的信息滞后和不准确问题。通过引入检索增强生成（RAG）和知识图谱（KGs），研究展示了如何利用结构化的实时更新事实信息来改善LLMs的输出质量。实验结果表明，该方法在理解个人信息和生成准确响应方面显著优于基准LLMs，同时降低了响应时间。

本研究通过结合检索增强生成（RAG）和知识图谱（KGs），有效解决了大语言模型在生成个性化响应时的信息滞后和不准确问题，显著提升了输出质量和响应速度。

个性化响应大语言模型检索增强生成知识图谱输出质量