知识图与大型语言模型的协同作用
从非结构化文本中提取有价值的信息是金融行业的关键应用。然而,这项任务往往超出了简单的数据提取,需要高级推理能力。一个典型的例子是确保信贷协议中的到期日,这通常涉及及时遵守和破译一个复杂的指令,如“到期日应在生效日期三周年之前的最后一个工作日”。这种级别的复杂推理对大型语言模型(LLM)提出了挑战。它需要结合外部知识,如假日日历,以准确地解释和使用给定的指示。集成知识图是一种很有前途的解决方案,具有几个关键优势。Transformer的出现彻底改变了文本矢量化,实现了前所未有的精度。这些嵌入封装了深刻的语义