GraphGen 提供了系统性的解决方案：
- knowledge graph construction：通过从文本中提取实体和关系构建细粒度知识图谱，为数据生成提供结构化知识基础。技术细节上使用实体识别和关系提取工具，自动处理原始文本。
- 盲点识别机制：采用预期校准误差（ECE）指标量化模型不确定性。实际操作中可设置
ece_threshold参数（默认0.1）来界定需要加强的知识点。 - 针对性数据生成：系统会优先为高ECE值的长尾知识生成问答对。用户可通过调整
sampling_hops参数（建议2-3跳）确保覆盖多级关联知识。 - Practice Recommendations：对于专业领域应用，建议准备至少500条原始文本数据，设置
style=detailed生成详细解释的问答对，并使用GPU加速处理。
该方法相比传统数据增强技术，能提升长尾知识的覆盖率达46%（根据项目测试数据）。
This answer comes from the articleGraphGen: Fine-tuning Language Models Using Knowledge Graphs to Generate Synthetic DataThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决大语言模型对长尾知识点覆盖不足的问题？
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