O GraphGen aprimora o processamento de relações complexas por meio dos seguintes mecanismos:
- Técnica de amostragem de múltiplos saltosO sistema oferece suporte à amostragem de vizinhança de 2 saltos por padrão, que pode ser alterada modificando o
configs/graphgen_config.yamlacertou em cheiosampling_hops(com suporte para até 5 saltos) captura cadeias de relacionamento entre entidades. - Orientação do gráfico de conhecimentoO mapeamento gerado preserva as relações implícitas no texto original, como o mapeamento do
药物-作用机制-靶点蛋白As associações de vários níveis são automaticamente convertidas em várias rodadas de Q&A. - Controle de estilo: Configurações
style=detailedQuando isso acontece, o sistema gera uma resposta que contém uma cadeia de raciocínio, por exemplo:"...首先通过X机制影响Y，继而导致Z变化..." - Exemplo práticoPara textos biomédicos, a amostragem de 3 saltos é recomendada em conjunto com a validação visual do gráfico de conhecimento (a saída está localizada no
cache/knowledge_graph), enquanto usa oece_threshold=0.15Pesos de geração aprimorados para conceitos complexos.
As medições empíricas mostram que esse método melhora a complexidade relacional dos dados gerados em um fator de 2,3 (em comparação com a amostragem de salto único).
Essa resposta foi extraída do artigoGraphGen: ajuste fino de modelos de linguagem usando gráficos de conhecimento para gerar dados sintéticosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a capacidade de expressar relações complexas nos dados gerados?
