企业官网建设流程全解析

手机网站制,网站域名能迁移吗,什么是网站seo,网站开发用什么好文章介绍了组合式多模态RAG技术演进与知识图谱构建方法。多模态RAG涵盖预检索、检索、增强和生成四个阶段#xff0c;包含多种模态组合与实现策略#xff1b;OntoMetric框架通过结构感知分割、本体引导抽取和两阶段验证#xff0c;将ESG政策文档转化为结构化知识图谱#x…文章介绍了组合式多模态RAG技术演进与知识图谱构建方法。多模态RAG涵盖预检索、检索、增强和生成四个阶段包含多种模态组合与实现策略OntoMetric框架通过结构感知分割、本体引导抽取和两阶段验证将ESG政策文档转化为结构化知识图谱解决实体不一致与关系幻觉问题。继续看技术进展看RAG进展看一个组合式多模态RAG总结性梳理看看这块有哪些思路。另一个是知识图谱构建进展看看一个分割抽取验证做知识图谱构建思路-OntoMetric多总结多归纳**多从底层实现分析逻辑**会有收获。一、组合式多模态RAG总结性梳理RAG作为一种范式可以灵活扩展可以来个暴力组合写综述。变成从文本RAG到多模态输入-文本输出再到多模态输入-多模态输出的一个演进。这块看一个技术总结如《A Comprehensive Survey on Multimodal RAG: All Combinations of Modalities as Input and Output》https://doi.org/10.36227/techrxiv.176341513.38473003/v2https://github.com/INTREBID/Awesome-MM-RAG所有可能使用的模态组合作为输入和输出包括文本、图像、音频、视频、代码、表格、知识图谱、3D 对象等。一共54个。看几个点。1、看不同输入输出组合的代表方案2、看核心流程如下所示看看几个核心流程预检索阶段关键操作是知识库准备4种组织方式单模态嵌入、成对存储、统一嵌入、图构建和查询准备5种优化技术扩展、改写、转换、dropout、多查询检索阶段关键操作是检索器选择稀疏、密集、其他3类、策略制定混合、分层等和时机控制单次、迭代、自适应3种常用方法包括BM25、CLIP、混合检索增强阶段关键操作是上下文处理重排序、选择、压缩和优化噪声注入、融合常用方法有FiE编码器内融合、FiD解码器内融合生成阶段关键操作是生成器构建5大组件和增强提示工程、MLLM微调常用方法包括StableDiffusion图像生成、LoRA微调。3、看训练策略训练策略分为两类。一类是参数冻结策略直接复用现成模块无参数更新适用场景为快速部署、数据标注不足或低计算资源环境代表研究有PICa、VideoRAG优势是训练成本低、组件复用性强劣势是任务适配性有限一类是参数可训练策略包含模块化训练独立优化各组件适用场景为需针对性提升特定组件性能的场景代表研究有VisRAG、RACC优势是灵活度高、易维护劣势是组件协同性不足和端到端训练联合优化检索器与生成器适用场景为追求最优系统性能的场景代表研究有RA-VQA、ReVeaL优势是性能最优劣势是计算成本高、部署灵活度差。二、分割抽取验证做知识图谱构建思路-OntoMetric继续看一个知识图谱构建的思路背景是SASB、TCFD、IFRSS2等框架要求企业报告大量ESG指标相关规则嵌入长文本、非结构化PDF包含定义、公式、单位等复杂信息但是人工提取耗时、易错、难以应对框架更新。传统自动化关键词匹配/手工规则缺乏语义覆盖无法处理复杂依赖。无约束LLM提取容易出现实体不一致、关系幻觉、缺失溯源验证失败率高现有ESG本体又仅含形式化schema缺乏自然语言描述。所以可以细分下实现拆成多步。具体的看这个工作《OntoMetric: An Ontology-Guided Framework for Automated ESG Knowledge Graph Construction》(https://arxiv.org/pdf/2512.01289)搞了一套“自动把ESG政策文档变成规整可用的知识图谱”的流程核心是用“先拆分、再提取、后校验”的思路解决“文档乱、提取不准、没法审计”的问题。1、结构感知分割基于目录TOC边界划分文档ESG政策文档比如SASB、TCFD都是几百页的PDF直接扔给AI提取容易乱。所以先按文档自带的“目录”拆分比如“绿色气体排放”“数据安全”这些章节each章节作为一个“小块”。每个小块都记着自己来自文档的哪几页、原来的标题方便后续追溯来源。具体实现上步骤为step1.识别目录页面与标题确定自然分割边界-step2.合并跨页表格清理布局冗余-step3.保留片段标题、页面范围、sectionID等元数据-step4.确保片段为完整概念单元如指标定义、公式2、本体引导LLM提取抽取上如下先告诉AI要提取5类信息实体行业比如银行业、披露框架比如SASB、分类比如环境类指标、具体指标比如碳排放强度、计算模型比如碳排放怎么算也就是一个是ESGMKGschema包括5类实体Industry、ReportingFramework、Category、Metric、Model、5类关系谓词、7条结构规则再定好这些信息之间的关系比如“银行业”用“SASB框架”“SASB框架”包含“环境类指标”给一个固定模板让它把提取的信息填成结构化的JSON比如指标名称、单位、描述都按固定字段填一个是提示词设计含系统上下文、本体连接图、实体定义等9个组件提取时记着每个信息来自哪个小块、哪一页避免后续找不到源头。最后把所有小块的提取结果合并去掉重复的信息解析JSON、添加溯源元数据、跨片段整合ID解析实体/关系去重。3、两阶段验证为了解决实体不一致、关系幻觉、缺失溯源、验证失败率高的问题缓解思路是语义验证规则化schema验证来实现。两阶段验证层先通过LLM校验实体类型匹配度再用6条规则检查结构合规性剔除幻觉内容同时全程保留片段/页面级溯源解决溯源缺失问题。拆开来看这个验证问题两阶段验证分为语义验证Phase1和schema验证Phase2两阶段结合使验证后的知识图谱同时满足语义正确性与结构有效性。一个是语义验证由LLM执行核心作用是校验每个实体的标签和描述是否与其分配的ESGMKG类型匹配直接剔除类型错误的实体及依赖关系解决“实体类型幻觉”问题减少后续无效校验例如确认提取的“碳排放强度”确实是ESG指标而不是财务指标比如净利润防止类型认错一个是schema验证基于6条预定义规则执行核心作用是保障结构合规性具体包括1实体验证实体ID必须全局唯一2实体验证实体需包含类型特定的必填字段3属性验证指标的代码code和单位unit不可为空4属性验证模型Model需至少包含一个有效输入变量5关系验证仅允许ESGMKG定义的5类关系谓词6关系验证每个计算型指标CalculatedMetric需精确关联一个模型Model如下在大模型时代我们如何有效的去学习大模型现如今大模型岗位需求越来越大但是相关岗位人才难求薪资持续走高AI运营薪资平均值约18457元AI工程师薪资平均值约37336元大模型算法薪资平均值约39607元。掌握大模型技术你还能拥有更多可能性• 成为一名全栈大模型工程师包括PromptLangChainLoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程• 能够拥有模型二次训练和微调能力带领大家完成智能对话、文生图等热门应用• 薪资上浮10%-20%覆盖更多高薪岗位这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。《AI大模型从0到精通全套学习包》如果你想要提升自己的能力却又没有方向想学大模型技术去帮助就业和转行又不知道怎么开始那么这一套**《AI大模型零基础入门到实战全套学习大礼包》以及《大模型应用开发视频教程》**一定可以帮助到你限免0元1全套AI大模型应用开发视频教程包含深度学习、提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点2大模型入门到实战全套学习大礼包01大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通02大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。03AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。04大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。05大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。*这些资料真的有用吗*这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。06以上全套大模型资料如何领取用微信加上就会给你发无偿分享遇到扫码问题可以私信或评论区找我