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上下文关系提取旨在识别文本中实体之间的有意义的联系，而不仅仅是它们的共存。大型语言模型 (LLM) 通过提供：
关键步骤包括准备干净的数据集、定义架构以及使用 JSON 等结构化输出来保持一致性。诸如此类的工具 Mistral: Instruct 7b 和 LangChain 帮助简化工作流程，而诸如此类的平台 prompts.ai 简化多模型集成和成本管理。
LLM 正在改变医疗保健（例如关联遗传数据）和金融（例如欺诈检测）等行业。数据歧义、隐私问题和可扩展性等挑战可以通过实体消歧、架构执行和即时完善等技术来解决。
在深入提取过程之前，收集正确的工具并准备数据至关重要。这些初始步骤为顺利有效的工作流程奠定了基础，下一节将对此进行详细介绍。
要为提取工作流程打下坚实的基础，请重点关注三个要点：访问合适的大型语言模型 (LLM)、相关的数据集以及对知识图谱原理的基本掌握。这些组件是利用 LLM 构建知识图谱的关键。
选择合适的法学硕士
选择符合您的绩效要求和隐私标准的 LLM。确保该模型支持您的特定提取目标，同时满足任何必要的安全条件。
准备数据集
您的数据集应直接支持您的提取目标。从小处着手-使用 100—500 段干净的文本段落的样本。这使您可以在扩展到更大的数据集之前完善方法。
了解知识图谱基础知识
熟悉知识图谱概念将帮助您组织和结构提取过程。知识图谱绘制了数据点之间的关系，从而更容易整合来自各种来源的信息和发现模式。可以将其视为将 “实体”（项目）与 “关系”（它们之间的连接）连接起来。
数据准备就是将原始的非结构化文本转换为可以高效处理的干净、一致的格式。此步骤对于确保准确可靠的结果至关重要。
清理和标准化文本
首先删除不必要的空格，规范标点符号，并确保大小写一致。解决特殊字符等问题，将文本转换为标准编码格式，例如 UTF-8，以防止处理错误。
代币化和上下文保存
文本干净后，使用字节对编码 (BPE) 等方法对其进行标记化。对于较长的文档，滑动窗口方法可能会有所帮助——这会创建重叠的令牌序列，保留上下文并提高训练数据的质量。此外，定义一个明确的基于三元组的架构，以确保输出的一致性。
定义你的架构
建立图表架构，概述您要提取的节点和关系。使用三元组格式（主语、谓词和宾语）有助于保持清晰度和一致性。例如，在 “苹果”（主题）“制造”（谓词）“iPhone”（对象）架构中，每个元素都有特定的作用，这使得关系清晰且可预测。
规划输出格式
尽早决定您的输出结构。常见的选择是具有与您的架构相匹配的预定义密钥的 JSON 对象。为了保持结果清晰，可以考虑使用严格筛选来排除不合格数据。
确保质量控制
小批量测试您的输出并手动检查以验证准确性。在此阶段投入时间进行质量控制可以最大限度地减少错误，并减少以后进行更正的需求。精心准备的数据集和架构将为您成功完成下一节中概述的提取过程做好准备。
准备好数据并设置好工具后，就可以进入提取过程了。使用您准备好的数据和已定义的架构，按照以下步骤来识别和构建将作为知识图谱支柱的关系。
在进入提示之前，请花点时间定义目标并仔细制定方法。此步骤为顺利有效的提取过程奠定了基础。
定义您的提取目标
查明对您的特定用例最重要的关系类型。这里的清晰度可确保您专注于相关内容，从而节省时间和精力。
创建结构化架构
将您的架构视为提取的蓝图。使用三元组格式（主题、谓词、对象）作为起点，将其扩展为包括针对您的域名量身定制的关系类型和实体类别。
“正确的概念模型至关重要，因为它是将现实世界需求转化为一致的数据库结构的基础。”-安德里亚·阿维尼翁、阿莱西亚·蒂尔诺、亚历山德罗·菲奥里和西尔维亚·基乌萨诺
在架构中添加上下文提示
在架构中加入上下文提示，以帮助模型更好地理解数据的细微差别，从而显著提高准确性。
建立输出格式标准
坚持使用与您的架构相匹配的一致输出格式，例如 JSON 结构。包括实体类型、关系标签和置信度分数等关键字段，以确保结果与下游系统无缝集成。
如何设计提示可以决定提取过程的成败。清晰且经过深思熟虑的提示指导模型提供准确、有意义的结果。
制定明确而具体的指令
在说明中尽可能具体。定义什么符合有效关系的条件以及应如何对其进行格式化以避免混淆。
使用示例来指导输出
提供 2-3 个示例，说明您正在寻找的关系的格式和类型。同时使用正面示例（正确输出）和否定示例（应避免什么），为模型建立清晰的模式。
通过分解管理复杂性
将复杂的任务分解为更小的、可管理的步骤。例如，与其一次性提取所有关系类型，不如为每个类别创建单独的提示。这种方法减少了错误并提高了提取质量。
整合约束和背景
为任务设定明确的界限。指定要关注的实体、要包括的关系深度以及任何特定领域的规则。例如，您可以将提取限于涉及大额货币价值或特定组织结构的关系。
优化提示结构
您的提示应包括上下文、明确的说明、所需的输出格式和示例。为了提高精度，请为模型分配一个角色，例如 “充当数据分析师，从财务报告中提取关系”。
提示准备就绪后，测试输出并对其进行细化以提高准确性。这种迭代过程可确保您的工作流程提供可靠的结果。
结构化输出评估
对输出使用标准格式不仅可以确保一致性，还可以简化评估。这种方法可以将准确性提高多达15％，从而更容易评估质量并将结果整合到知识图谱中。
迭代即时优化和领域自适应
根据反馈定期调整提示。通过加入相关的术语和关系模式，根据专业领域对其进行定制。此步骤对于复杂或利基数据集特别有用。
扩展训练示例
从每种关系类型的几个示例开始，然后根据需要逐步添加更多示例。当您遇到边缘案例或具有挑战性的场景时，请增加示例数量以逐步提高性能。
质量控制和性能监控
密切关注准确性、完整性和处理速度等指标。在初始测试期间设置基准并监控一段时间内的性能，以便在工作流程扩展时发现任何问题。定期质量检查将有助于保持一致性和可靠性。
从数据中提取关系后，下一步就是将这些输出转换为结构化知识图。此过程可增强您的数据基础，从而实现高级分析。通过构建先前建立的架构和输出，您可以将 LLM 生成的原始数据转换为功能齐全的知识图。这包括格式化数据，将其集成到图形数据库中，并确保其质量。
将非结构化 LLM 输出转换为结构化、机器可读的格式对于将自然语言数据链接到结构化系统至关重要。
标准化输出和强制执行架构
为了保持一致性，请使用 JSON 格式对输出进行标准化 OpenAI 函数。过滤掉所有不符合您的架构的数据。像 LangChain 这样的工具允许你定义 Pydantic 类，这些类指定了所需的确切的 JSON 结构，从而确保所有提取的数据的一致性。
使用现代集成工具
LangChain 的 LLM Graph Transformer 是一款将非结构化文本转换为结构化格式的强大工具。它支持基于工具和基于提示的方法，使其适用于各种用例。
确保实体一致性
实体消歧在维持一致的命名惯例方面起着至关重要的作用。它有助于消除由微小命名变化引起的重复实体，保持图表的完整性。
图形数据库特别适合知识图谱，因为它们优先考虑关系，将其与数据一起视为核心元素。
选择正确的数据库
图形数据库擅长处理复杂的互连。它们对于需要复杂关系映射的应用程序特别有价值。到2025年，对图形技术的需求预计将达到32亿美元。
设计您的图形模型
首先确定关键实体及其关系。对数据进行标准化以避免重复和不一致。为节点和边使用清晰的、特定于域的名称，以简化查询。尽早规划索引策略以优化查询性能。将图表重点放在最相关的实体和连接上，以保持其可管理和高效。
扩展和性能优化
管理大规模图形数据可能具有挑战性。 众人大作战 通过简化他们的数据架构解决了这个问题。正如马库斯·金和拉尔夫·卡拉维奥中的那样 众人大作战 解释了：
“在这个项目之初，我们需要解决的主要问题是以极其不可预测的写入速率管理海量数据... 我们决定退后一步，考虑的不是如何扩展，而是如何简化... 通过创建非常简单的数据架构，我们将能够创建一个强大而多功能的平台来构建。”
安全和维护
建立强大的访问控制以保护您的数据。定期监控和优化数据库性能，并实施备份和还原流程以保护您的信息。
设置图形数据库后，验证数据的准确性并不断提高其质量至关重要。
知识图谱的效用取决于其数据的质量。实施严格的质量控制和丰富流程可确保图表提供可靠的见解。
验证数据准确性
使用知识图谱来交叉检查和完善 LLM 生成的信息。重新提示技术可以修复格式错误的输出，而检索增强生成 (RAG) 方法可以提高提取精度。
提高准确度指标
通过适当的上下文丰富，实体提取准确率可以达到92％，关系提取可以达到89％。与基本提取方法相比，任务对齐提高了15％。
特定领域的微调
使用诸如此类的框架对较小的 LLM 进行微调 NVIDIA Nem 和 LoRa 可以提高准确性、减少延迟和降低成本。例如，NVIDIA在Llama-3-8B模型上的合作在完成率和准确性方面取得了显著提高，三胞胎更符合文本上下文。
持续监控和更新
定期评估您的系统以确保其满足业务需求。通过在出现新实体和关系时添加新实体和关系来保持图表的最新状态。培训团队成员验证数据的准确性，进一步增强图表的可靠性。
要启用高级功能，请将提取的实体和关系转换为矢量嵌入。这些嵌入支持语义搜索和相似度匹配，从而改善了用户体验和分析能力。
“知识图允许理性地支持 LLM 输出。借助结构化域表示，通过提供背景信息来增强 GenAI，从而增进理解。”-Ontotext
基于早期的数据提取和图形构建技术，互操作平台将工作流程效率提升到了一个新的水平。有效的知识图谱需要无缝集成 AI 模型、自动化工作流程和成本控制。可互操作的平台是原始数据和生产就绪知识图谱之间的桥梁，可连接系统并简化整个提取过程。这使我们想到了如何 prompts.ai 简化和改进了工作流程。
提取情境关系通常需要多模式工作流程和实时协作。 prompts.ai 通过在单个平台内提供对超过 35 种 AI 语言模型的访问来应对这些挑战。这消除了处理多个系统的麻烦，并简化了工作流程。
一个突出的功能是该平台的 与主要 LLM 的互操作性。此功能使您可以比较多种语言模型，以找到最适合特定提取任务的语言。这种灵活性对于处理特定领域的术语或复杂关系特别有用，因为不同的模型在不同的领域表现出色。
协作是另一个关键重点。协作文档和白板等工具可以将团队聚集在一起，即使他们彼此分开也是如此。正如 UI Design 的 Heanri Dokanai 所强调的那样，这些工具可以集中沟通和集思广益：
“让你的团队更紧密地合作，即使他们相隔很远。将与项目相关的沟通集中在一个地方，使用白板集思广益，起草计划和协作文档。”
该平台还集成了 多模态数据 -从文本和基于时间的数据到行为输入。这种广泛的数据集成对于构建连接电子邮件、文档、聊天记录和数据库等不同来源的知识图谱至关重要。例如，Althire AI 使用这种方法创建了一个框架，将各种数据类型统一为以活动为中心的知识图谱。通过自动化实体提取、关系推断和语义丰富等流程，他们展示了整合的有效性。
另一个用户友好的功能是 自然语言界面，这使得非技术团队成员可以访问该平台。这种设计鼓励跨部门采用，如一项为期六个月的试点计划所示，多个部门中有78％的用户使用了该平台。
在处理大量文本时，管理成本是至关重要的考虑因素。 prompts.ai 用它来解决这个问题 代币化跟踪，可清晰地了解使用成本。然后，团队可以根据实际消耗来优化工作流程，而不是被锁定在固定的订阅费中。
该平台的 即用即付模式 允许将每个用例的任务路由到最具成本效益的模型，从而更进一步。这可以节省大量费用——订阅费用高达98％。
自动化是另一个游戏规则改变者。和 自动报告，团队无需手动操作即可监控提取质量和性能指标。这包括跟踪关键指标，例如实体提取准确率（高达92％）和关系提取性能（通过适当的上下文丰富可达到89％）。绩效下降时警报会通知团队，确保质量稳定。
诸如此类的功能 节省时间 减少重复任务，同时平台的能力 自动提取关系 通过发现新的联系来丰富知识图谱。这不仅可以节省时间，还可以增强数据的深度。
此外， 自定义微工作流程 允许团队设计针对特定领域或关系量身定制的可重复使用的模式。设置完成后，这些工作流程将自动运行，处理传入的数据并使知识图保持最新状态，无需持续的手动输入。
基于LLM的提取具有一系列好处，但也存在相当多的挑战。了解这些障碍并确定最佳用例可以帮助您创建更有效的知识图，同时避免常见错误。
数据模棱两可 是从文本中提取关系时的主要问题。现实世界的数据通常很混乱，这使得LLM很难处理不明确的参考文献或冲突的信息。例如，在医学研究中，同一种药物在不同研究中的提法可能有所不同。
要解决这个问题，请实施实体消歧技巧并使用正式的架构定义。它们可以将同一实体的不同术语映射回单个节点，并为图表的结构制定明确的规则。
隐私问题 在处理敏感数据（例如医疗记录或财务文档）时出现。由于LLM可能会无意中泄露机密信息，因此匿名化和本地部署对于保护隐私至关重要。
保持图表质量 是另一个挑战。LLM 有时会产生幻觉或不准确之处，尤其是在专业领域。要解决这个问题，请根据可信来源验证输出。使用即时工程设计并提供上下文示例，以指导模型获得更稳定、更准确的结果。
可扩展性挑战 随着知识图谱的扩大，变得显而易见。例如，截至2020年5月，谷歌的知识图包含有关50亿个实体的5000亿个事实，而 维基数据 到 2024 年中期，语义三元组已超过 15 亿个。管理这种规模需要诸如 LLM 蒸馏和量化之类的技术来减小模型的大小，还需要缓存、索引和负载平衡等策略来提高查询性能。
LLM 输出和图形结构之间的一致性 很关键。您可以通过后期处理、JSON 格式或函数调用强制执行结构化输出来确保这一点。将提取的属性与现有的图形属性相匹配还有助于最大限度地减少不一致性。
像这样的实用解决方案是增强基于LLM的提取方法可靠性的关键。
尽管存在这些挑战，但基于LLM的提取已在多个行业中取得了成功。
在 医疗保健，LLM 取得了长足的进步。例如， BioGPT接受过生物医学文献的培训，在关系提取、问答和文件分类等任务中表现出色，通常表现优于传统方法。Radiology-Llama2 帮助放射科医生解释图像并生成与临床相关的报告，从而提高效率和准确性。同样，谷歌的Hear模型分析咳嗽声以检测呼吸道疾病，从而实现早期诊断。
在 金融服务，法学硕士正在改变决策。TradingGPT等工具模拟人类交易者的决策过程，以指导股票和基金交易。FLANG专门从事管理报表和财经新闻的情感分析，而Disc-Finllm则通过多回合问答和检索增强生成来增强LLM的通用能力。
客户支持自动化 是另一个受益于 LLM 的领域。由这些模型提供支持的聊天机器人可以处理日常查询、了解客户情绪并升级复杂问题。这种方法可以提高效率、削减成本并提高客户满意度。
内容创作工作流程 借助 LLM，也可以变得更加简化。他们生成初稿并提出修改建议，使团队能够在保持高标准的同时专注于战略任务。
将基于LLM的方法与传统方法进行比较可以凸显其优势和局限性：
基于LLM的方法在理解上下文和处理模棱两可的语言方面表现出色，使其成为需要细微理解的任务的理想选择。尽管基于规则的系统在精确度方面表现出色，但它们往往难以应对自然语言的复杂性。LLM 弥合了这一差距，当与知识图谱结合使用时，它们可以提高事实准确性。
要针对专业领域优化 LLM，请使用特定领域的数据对其进行微调。例如，开放研究知识图谱项目使用先进的即时工程来改善财产提取。通过使LLM生成的属性与现有属性保持一致并分配唯一的URI，研究人员增强了一致性和功能性。
定期整合新信息，使知识图保持最新状态。定期评估 LLM 性能，并使用更新的数据集微调模型，以在一段时间内保持准确性。这可确保您的系统在不断变化的环境中保持可靠和相关性。
通过使用大型语言模型 (LLM) 进行上下文关系提取来创建有效的知识图谱涉及将非结构化文本转换为有组织的、可访问的数据的结构化过程。这种方法增强了信息的结构和检索方式。
上下文关系提取的工作流程包括四个关键步骤： 文本分块， 知识提取， 实体标准化，以及 关系推断。这些步骤共同将原始文本转换为结构化知识图谱。
为了优化结果，将复杂的任务分解为较小的子任务，使用清晰而具体的提示，并尝试不同的区块大小和模型会很有帮助。这些实践为建立和完善知识图谱提供了坚实的框架。
像这样的平台 prompts.ai 提高 LLM 驱动的知识图谱项目的效率和成本效益。通过提供可互操作的工作流程和即用即付代币化系统，prompts.ai 简化了复杂的流程并帮助管理成本。这种结构化方法构成了简化运营的基础。
根据 麦肯锡，生成式人工智能可以自动执行60-70％的重复任务，74％的公司在第一年内获得了投资回报。此外，到2025年，全球工作流程自动化市场预计将达到237.7亿美元。
prompts.ai 提供了多种改进工作流程的功能：
对于刚起步的团队来说，专注于提供可衡量结果的特定用例是明智的第一步。prompts.ai 的自定义微工作流程使开发、测试和扩展跨更大数据集的提取管道变得容易。
研究表明，将LLM与知识图谱相结合可以弥合自然语言处理和结构化数据的优势，突破人工智能的界限。
大型语言模型（LLM）通过掌握自然语言的微妙之处改变了我们提取情境关系的方式。与依赖固定规则或预定义模式的旧方法不同，LLM 擅长解释复杂的语言、识别细微的联系并提供更清晰的见解。
由于这种灵活性，LLM 可以有效地处理大量的非结构化数据，使其非常适合创建随着时间的推移而演变的详细知识图。他们生成情境感知结果的诀窍使数据点之间建立了更丰富的连接，简化了流程并提高了精度。
使用 大型语言模型 (LLM) 提取情境关系并非没有障碍。挑战包括处理具有不同语言模式的非结构化数据、识别细微或隐含的联系，以及解决数据重复或泄露私人信息风险等问题。另一个常见问题是他们难以维持长期背景，这可能会影响准确性。
为了克服这些障碍，可以采用几种策略。使用特定任务数据集微调模型是一种方法，因为它可以量身定制模型以更好地处理特定任务。采用增强检索生成方法还可以允许模型根据需要提取外部信息，从而提高其性能。最后，提高训练数据的质量有助于减少偏差和错误，提高关系提取的精度和可靠性。这些技术使LLM成为创建可靠知识图的更有效工具。
诸如此类的平台 prompts.ai 通过自动执行提取数据、识别连接和设置架构等关键任务，简化知识图谱的构建过程。这种自动化减少了手动工作，节省了时间，并加快了整个工作流程。
这些平台还支持 零射击 和 少量镜头提示 技术，这减少了对模型进行大量微调的需求。这种方法不仅有助于降低成本，还可以提高所得知识图的准确性和一致性。借助专为精度和效率量身定制的工具，prompts.ai 等平台可以更轻松地利用 LLM 的功能来创建可靠的知识图。
