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协同大型语言模型与知识图谱：一种新的软件仓库相关问答方法
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过知识图谱增强大语言模型，成功解决软件仓库信息提取问题，问答准确率从65%提升至84%，显著改善技术与非技术利益相关者的数据访问。
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关键要点
- 本研究解决了从软件仓库提取有价值信息的难题。
- 现有聊天机器人在理解自然语言和检索相关数据方面存在局限。
- 采用知识图谱增强大语言模型，提出了两步方法。
- 问答准确率从65%提升至84%。
- 有效改善了技术与非技术利益相关者的数据访问。
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