金融场景的特殊性
“苹果”可能指代公司、水果或期货合约，传统NER模型容易产生误判，导致图谱出现”乔布斯→种植→苹果”等错误关系。
LightRAG的消歧方案
- 领域增强型抽取::
- existir
env.exampleconfigurarDOMAIN=finance启用金融领域实体优先识别 - 内置FINANCIAL_ENTITIES词典（含”期货””期权”等2000+金融术语）
- existir
- 上下文消歧：当检测到歧义实体时：
- trigonometria
disambiguate()方法分析周边词汇（如”财报”提示公司实体） - 调用LLM进行语义验证（需在QueryParam设置
validate_entities=True)
- trigonometria
- 人工校核通道
通过可视化界面的
实体合并工具手动关联：- 搜索”苹果公司”查看所有候选实体
- 批量选择正确指代进行合并
- 导出修正日志供模型迭代训练
Essa resposta foi extraída do artigoLightRAG: uma estrutura leve para a criação de aplicativos RAG (Retrieval Augmented Generation)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 在金融风控场景中，如何避免知识图谱构建时的实体歧义问题？
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