知识图谱实战导论：从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战
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原文中文，约7300字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了数据集的构建和预处理过程，包括中英文语料的来源、数据分词、文本切分、数据预处理工具、数据集的剔除和合并等。同时，还介绍了指令微调数据集的构建和训练过程，包括使用 GPT4 进行翻译、信息抽取数据集的构造、KG2Instruction 的介绍等。最后，介绍了基于私有化LLM技术的数据库交互方式DB-GPT的架构和应用。
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关键要点
- 本文介绍了数据集的构建和预处理过程，包括中英文语料的来源、数据分词、文本切分等。
- 指令微调数据集的构建和训练过程使用了GPT4进行翻译和信息抽取数据集的构造。
- 知识图谱以三元组形式存储结构化知识，能提供准确的知识和符号推理能力。
- LLM与知识图谱的结合可以互相促进，增强彼此的性能和应用。
- 用知识图谱增强LLM的预训练、推理和可解释性的方法被提出。
- KnowLM项目结合LLM能力进行知识抽取，使用中文和英文数据集进行训练。
- DB-GPT架构基于私有化LLM技术，提供数据库交互的新方式，支持多种大语言模型。
- DB-GPT的应用包括生成SQL语句、知识库管理等功能。
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