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上下文关系提取就是识别文本中实体之间有意义的联系，而不仅仅是它们的共现。大型语言模型 (LLM) 通过提供以下功能彻底改变了这一过程：
关键步骤包括准备干净的数据集、定义模式以及使用 JSON 等结构化输出来保持一致性。 Mistral:Instruct 7b 和 LangChain 等工具有助于简化工作流程，而 Promps.ai 等平台则可简化多模型集成和成本管理。
法学硕士正在改变医疗保健（例如，链接遗传数据）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、模式实施和提示细化等技术来解决。
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，请重点关注三个要素：访问合适的大型语言模型 (LLM)、相关数据集以及对知识图原理的基本掌握。这些组件是利用法学硕士构建知识图的关键。
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法学硕士。确保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
Your datasets should directly support your extraction objectives. Start small - use a sample of 100–500 clean text passages. This allows you to refine your approach before scaling up to larger datasets.
了解知识图基础知识
熟悉知识图概念将帮助您组织和构建提取过程。知识图绘制了数据点之间的关系，从而更容易集成来自各种来源的信息并发现模式。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、非结构化的文本转换为可以有效处理的干净、一致的格式。此步骤对于确保结果准确可靠至关重要。
文本的清理和标准化
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，并将文本转换为标准编码格式（例如 UTF-8），以防止处理错误。
标记化和上下文保存
文本干净后，使用字节对编码 (BPE) 等方法对其进行标记。对于较长的文档，滑动窗口方法可能会有所帮助 - 这会创建重叠的标记序列，保留上下文并提高训练数据的质量。此外，定义一个清晰的基于三元组的模式以确保一致的输出。
定义你的模式
建立一个图表模式，概述您想要提取的节点和关系。使用三元组格式（主语、谓语和宾语）有助于保持清晰度和一致性。例如，在模式“苹果”（主语）“制造商”（谓语）“iPhone”（宾语）中，每个元素都有特定的角色，使得关系清晰且可预测。
规划输出格式
尽早决定你的输出结构。常见的选择是带有与您的架构匹配的预定义键的 JSON 对象。为了保持结果干净，请考虑使用严格过滤来排除不合格的数据。
确保质量控制
小批量测试您的输出并手动检查它们以验证准确性。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纠正的需要。准备充分的数据集和模式将为您在下一节中概述的提取过程中取得成功做好准备。
Once your data is prepared and tools are set up, it’s time to dive into the extraction process. Using your prepped data and defined schema, follow these steps to identify and structure relationships that will serve as the backbone of your knowledge graph.
在进入提示之前，请花点时间定义您的目标并仔细构建您的方法。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
Pinpoint the types of relationships that matter most for your specific use case. Clarity here ensures you’re focusing on what’s relevant, saving time and effort down the line.
创建结构化模式
将您的模式视为提取的蓝图。使用三元组格式（主语、谓语、宾语）作为起点，并将其扩展为包括适合您的领域的关系类型和实体类别。
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“正确的概念模型至关重要，因为它是将现实世界的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·菲奥里和西尔维娅·丘萨诺
向您的架构添加上下文提示
将上下文提示纳入您的架构中，以帮助模型更好地理解数据的细微差别，从而显着提高准确性。
建立输出格式标准
坚持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、关系标签和置信度评分等关键字段，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可指导模型提供准确、有意义的结果。
制定清晰具体的指示
您的说明尽可能具体。定义有效关系的定义以及应如何格式化以避免混淆。
使用示例来指导输出
Provide 2–3 examples that illustrate the format and types of relationships you’re looking for. Use both positive examples (correct outputs) and negative examples (what to avoid) to establish clear patterns for the model to follow.
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，不要一次性提取所有关系类型，而是为每个类别创建单独的提示。该方法减少了错误并提高了提取质量。
结合约束和上下文
为任务设定明确的界限。指定要关注的实体、要包含的关系深度以及任何特定于域的规则。例如，您可以将提取限制为涉及大额货币价值或特定组织结构的关系。
优化提示结构
Your prompt should include context, clear instructions, the desired output format, and examples. For added precision, assign a role to the model, such as, “Act as a data analyst extracting relationships from financial reports.”
提示准备好后，测试输出并改进它们以提高准确性。这个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
使用标准输出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高达 15%，从而更轻松地评估质量并将结果集成到知识图中。
迭代提示细化和领域适应
根据反馈定期调整您的提示。通过包含相关术语和关系模式，将它们定制为专门领域。此步骤对于复杂或利基数据集特别有用。
扩展培训示例
首先为每种关系类型提供一些示例，然后根据需要逐渐添加更多示例。当您遇到边缘情况或具有挑战性的场景时，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，并随着时间的推移监控性能，以发现工作流程扩展时出现的任何问题。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。通过构建之前建立的模式和输出，您可以将原始 LLM 生成的数据转换为功能齐全的知识图。这涉及格式化数据、将其集成到图形数据库中并确保其质量。
将非结构化法学硕士输出转换为结构化机器可读格式对于将自然语言数据链接到结构化系统至关重要。
标准化输出和执行模式
为了保持一致性，请通过 OpenAI 函数使用 JSON 格式标准化输出。过滤掉任何不符合您的架构的数据。 LangChain 等工具允许您定义 Pydantic 类，它指定所需的确切 JSON 结构，确保所有提取数据的一致性。
使用现代集成工具
LangChain的LLM Graph Transformer是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
实体消歧在维护一致的命名约定方面发挥着至关重要的作用。它有助于消除由较小的命名变化引起的重复实体，从而保持图形的完整性。
图数据库特别适合知识图，因为它们优先考虑关系，将它们视为与数据一起的核心元素。
选择正确的数据库
图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，图形技术的需求预计将达到 32 亿美元。
设计你的图模型
首先确定关键实体及其关系。标准化您的数据以避免重复和不一致。使用清晰的、特定于域的节点和边名称使查询变得简单。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，以保持其可管理性和高效性。
扩展和性能优化
管理大规模图形数据可能具有挑战性。 CrowdStrike 通过简化数据架构解决了这个问题。正如 CrowdStrike 的 Marcus King 和 Ralph Caraveo 解释的那样：
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“在这个项目开始时，我们需要解决的主要问题是管理具有高度不可预测的写入速率的极其大量的数据......我们决定退后一步，考虑如何扩展，而不是如何简化......通过创建一个非常简单的数据模式，我们将能够创建一个强大且多功能的平台来构建。”
安全与维护
建立强大的访问控制来保护您的数据。定期监控和优化数据库性能，并实施备份和恢复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。
知识图谱的实用性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
使用知识图交叉检查和细化法学硕士生成的信息。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 NVIDIA NeMo 和 LoRA 等框架对小型法学硕士进行微调，以提高准确性、减少延迟并降低成本。例如，NVIDIA 与 Llama-3-8B 模型的合作显示了完成率和准确性的显着提高，三元组与文本上下文更加一致。
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。通过添加出现的新实体和关系来保持图表最新。培训团队成员验证数据准确性，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向量嵌入。这些嵌入支持语义搜索和相似性匹配，从而提高用户体验和分析能力。
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“知识图允许 LLM 输出得到推理的支持。通过结构化领域表示，GenAI 通过提供上下文得到增强，从而进一步加深理解。” - 本体文本
基于早期的数据提取和图形构建技术，可互操作的平台将工作流程效率提升到了一个新的水平。有效的知识图需要人工智能模型、自动化工作流程和成本控制的无缝集成。可互操作的平台充当原始数据和可生产的知识图之间的桥梁，连接系统并简化整个提取过程。这让我们了解promps.ai 如何简化和改进工作流程。
提取上下文关系通常需要多模式工作流程和实时协作。 Prompts.ai 通过在单一平台内提供对超过 35 种 AI 语言模型的访问来解决这些挑战。这消除了处理多个系统的麻烦并简化了工作流程。
该平台的一项突出功能是与主要法学硕士的互操作性。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模型。这种灵活性对于处理特定领域的术语或复杂的关系特别有用，因为不同的模型在不同的领域表现出色。
Collaboration is another key focus. Tools like Collaborative Docs and Whiteboards bring teams together, even when they’re physically apart. These tools centralize communication and brainstorming, as highlighted by Heanri Dokanai from UI Design:
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“让您的团队更加紧密地合作，即使他们相距很远。将项目相关的通信集中在一处，使用白板集思广益，并与协作文档一起起草计划。”
该平台还集成了多模式数据——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、聊天日志和数据库等不同来源的知识图至关重要。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到以活动为中心的知识图谱中。通过自动化实体提取、关系推理和语义丰富等流程，他们展示了集成的有效性。
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也可以使用该平台。这种设计鼓励跨部门采用，正如为期六个月的试点计划所示，多个部门的 78% 用户接受了该平台。
处理大量文本时，管理成本是一个重要的考虑因素。 Promps.ai 通过标记化跟踪来解决这个问题，提供对使用成本的清晰可见性。然后，团队可以根据实际消耗优化工作流程，而不是被固定的订阅费所束缚。
The platform’s pay-as-you-go model takes this a step further by allowing tasks to be routed to the most cost-effective model for each use case. This can lead to significant savings - up to 98% on subscriptions.
自动化是另一个游戏规则改变者。通过自动报告，团队可以监控提取质量和性能指标，而无需手动操作。这包括跟踪关键指标，例如实体提取准确性（高达 92%）和关系提取性能（通过适当的上下文丰富，高达 89%）。当性能下降时，警报会通知团队，确保质量稳定。
Features like Time Savers reduce repetitive tasks, while the platform’s ability to automatically extract relationships enriches knowledge graphs by uncovering new connections. This not only saves time but also enhances the depth of the data.
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的可重用模式。设置完成后，这些工作流程会自动运行，处理传入数据并保持知识图最新，无需持续手动输入。
基于法学硕士的提取提供了一系列好处，但也面临着相当大的挑战。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。
从文本中提取关系时，数据歧义是一个主要问题。现实世界的数据通常很混乱，使得法学硕士很难处理不明确的参考资料或相互冲突的信息。例如，在医学研究中，同一种药物在不同的研究中可能会有不同的提及。
为了解决这个问题，请实施实体消歧技术并使用正式的模式定义。它们可以将同一实体的不同术语映射回单个节点，并为构建图形建立清晰的规则。
处理敏感数据（例如医疗记录或财务文件）时会出现隐私问题。由于法学硕士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。
保持图形质量是另一个挑战。法学硕士有时会产生幻觉或不准确，特别是在专业领域。为了解决这个问题，请根据可信来源验证输出。使用即时工程并提供上下文示例来指导模型获得更稳定和准确的结果。
随着知识图变得越来越大，可扩展性挑战变得越来越明显。例如，截至 2020 年 5 月，谷歌的知识图谱包含 50 亿个实体的 5000 亿条事实，而到 2024 年中期，维基数据的语义三元组数量已超过 15 亿个。管理这种规模需要 LLM 蒸馏和量化等技术来减小模型大小，以及缓存、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至关重要。您可以通过后处理、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图形属性进行匹配也有助于最大限度地减少不一致。
诸如此类的实用解决方案是增强基于法学硕士的提取方法可靠性的关键。
尽管面临这些挑战，基于法学硕士的提取在多个行业都取得了成功。
在医疗保健领域，法学硕士取得了重大进步。例如，经过生物医学文献训练的 BioGPT 在关系提取、问答和文档分类等任务中表现出色，通常优于传统方法。 Radiology-Llama2 帮助放射科医生解读图像并生成临床相关报告，从而提高效率和准确性。同样，谷歌的 HeAR 模型分析咳嗽声来检测呼吸道疾病，从而实现早期诊断。
在金融服务领域，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来指导股票和基金交易。 FLANG 专注于管理报表和财务新闻的情绪分析，而 DISC-FinLLM 通过多轮问答和检索增强生成来增强一般 LLM 能力。
客户支持自动化是法学硕士受益的另一个领域。由这些模型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、降低成本并提高客户满意度。
通过法学硕士，内容创建工作流程也变得更加简化。他们生成初始草案并提出修改建议，使团队能够专注于战略任务，同时保持高标准。
将基于法学硕士的方法与传统方法进行比较，突显了它们的优点和局限性：
基于法学硕士的方法因其理解上下文和处理歧义语言的能力而大放异彩，使其成为需要细致理解的任务的理想选择。虽然基于规则的系统在清晰模式的精确度方面表现出色，但它们经常与自然语言的复杂性作斗争。法学硕士弥补了这一差距，当与知识图谱结合时，它们可以提高事实的准确性。
要优化专业领域的法学硕士，请使用特定领域的数据对其进行微调。例如，开放研究知识图项目使用高级提示工程来改进属性提取。通过 API 将 LLM 生成的属性与现有属性对齐并分配唯一的 URI，研究人员增强了一致性和功能性。
通过定期合并新信息来保持知识图的最新状态。定期评估法学硕士的表现，并使用更新的数据集微调模型，以随着时间的推移保持准确性。这可确保您的系统在不断变化的环境中保持可靠和相关。
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、实体标准化和关系推理。这些步骤共同将原始文本转换为结构化知识图。
为了优化结果，将复杂的任务分解为较小的子任务、使用清晰且具体的提示以及尝试不同的块大小和模型会很有帮助。这些实践为构建和完善知识图提供了坚实的框架。
Promps.ai 等平台提高了 LLM 驱动的知识图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标记化系统，promps.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支柱。
According to McKinsey, generative AI can automate 60–70% of repetitive tasks, with 74% of companies seeing a return on investment within the first year. Additionally, the global workflow automation market is expected to hit $23.77 billion by 2025.
Prompts.ai 提供了多种功能来改进工作流程：
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。 Promps.ai 的自定义微工作流程可以轻松地在更大的数据集上开发、测试和扩展提取管道。
研究表明，法学硕士与知识图谱的结合可以发挥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，改变了我们提取上下文关系的方式。与依赖固定规则或预定义模式的旧方法不同，法学硕士擅长解释复杂的语言、识别微妙的联系并提供更敏锐的见解。
由于这种灵活性，法学硕士可以有效地处理大量非结构化数据，使其非常适合创建随时间演变的详细知识图。他们生成上下文感知结果的技巧可以实现数据点之间更丰富的连接、简化流程并提高精度。
Using large language models (LLMs) to extract contextual relationships isn’t without its hurdles. Challenges include dealing with unstructured data that features varying language patterns, identifying subtle or implicit connections, and tackling problems like data duplication or the risk of exposing private information. Another common issue is their difficulty in maintaining long-term context, which can impact accuracy.
为了克服这些障碍，可以采用多种策略。使用特定于任务的数据集微调模型是一种方法，因为它可以定制模型以更好地处理特定任务。结合检索增强生成方法还可以通过允许模型根据需要提取外部信息来增强其性能。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。这些技术使法学硕士成为创建强大知识图谱的更有效工具。
Promps.ai 等平台通过自动执行提取数据、识别连接和设置模式等关键任务，简化了构建知识图谱的过程。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。
这些平台还支持零样本和少样本提示技术，从而减少了对模型进行大量微调的需要。这种方法不仅有助于降低成本，而且还提高了所得知识图的准确性和一致性。借助针对精度和效率量身定制的工具，promps.ai 等平台可以更轻松地利用法学硕士的功能来创建可靠的知识图谱。
