大模型可构建知识图谱和操作结构化数据，Few/zero-shot提升效果，ICL/prompt是主要特性。微调方式如LoRA/P-tuning可强化效果，大模型+知识图谱更好。可看LangChain和吴恩达教程，追随最新实现和论文。部署、非结构化数据存储、数据准备、模型准确性等问题有解决方案和经验分享。...(more)

LLM和图数据库、知识图谱结合可解决构建和查询问题，RAG模型提供额外知识，NebulaGraph分布式数据库提高效率。LLM可自然语言查询，RAG增强，65b模型需考虑显存和精度。多模型投票提高准确率，使用prompt训练，避免输出格式干扰训练。...(more)

大家好，我是东方财富的一名算法工程师，这里分享一些利用大模型赋能知识图谱建设的一些实践。##为什么知识图谱需要大模型在金融场景中，天然会有大量结构化的数据需要投入大量的人力去生产和维护，而这样的数据又会大量被应用在下游的标签、推荐、风控等场景。比如基金关联的基...(more)

多模态大模型和多模态知识图谱都是实现多模态认知智能的路径，各有优劣。大模型具有关联推理能力强、多任务通吃等优点，但可靠程度低、训练成本高。知识图谱具有专业可信度高、可解释性好、可扩展性强等优点，但推理能力弱、人工成本高。两者应互相帮助、互为补充，共同推进人工...(more)

本文介绍了基于图算法、图数据库、机器学习和GNN的欺诈检测方法，包括建立反欺诈图谱、利用图数据库查询识别风险、利用图算法扩充欺诈风险标注、带有图特征的机器学习欺诈检测和基于图表示的图神经网络欺诈检测系统。...(more)

本文首发于NebulaGraphCommunity公众号信息图谱在携程酒店的应用对于用户的每一次查询，都能根据其意图做到相应的场景和产品的匹配”，是携程酒店技术团队的目标，但实现这个目标他们遇到了三大问题…本文着重讲述他们是如何构建场景与信息关系，用Nebula处理关联关系，从而快速返...(more)

随着业务数据量级猛增、业务数据类型愈加多样化、业务复杂程度的激增，传统的关系型数据库早已无法反映企业业务情况的全貌，对于分析对象之间的关系洞察也显露出了能力瓶颈。在这样的大背景下，企业对图数据库的需求应运而生。区别于传统的关系型数据库，图数据库以实体为点，点与...(more)

引言：星环科技于2021年3月发布了星环极速大数据平台TDH的8.0版本。相信很多用户都对这款产品非常感兴趣。本系列文章向您逐一介绍TDH8.0全新功能和技术创新。帮助企业级数据平台用户更全面、深入地了解前沿的大数据技术，更好地技术选型。您也可以在星环科技官方视频号、星...(more)

不论身处何地，只要有网络，就能够对支付、存贷、转账、理财、结售汇。这些在生活中都被视为是理所当然的金融服务，在几十年前完全不可想象，而今天能够让每个人享受到，这是银行电子化三十年发展的巨大成果。银行业改革是电子化发展的序曲1979年是至关重要的一年。这一年，农业银行...(more)

一方面随着近年来通信技术的不断发展，黑产大行其道，银行业外部监管压力日益增加，内部风控要求也不断加强。另一方面，银行账务交易数据呈现爆发式的增长，这对数据的处理和分析能力提出了更高的要求。在这种新形势下，要求银行必须积极探索和使用新的理论技术解决新问题。在金融交...(more)