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大模型幻觉的起因、评估及落地场景下基于知识图谱的缓解策略探索

针对大模型落地应用的问题,当前行业内普遍的做法是利用大模型进行问答,但在实际应用中,这种方法往往效果不佳,很多问题的答案并不具有实际参考价值。作为算法人员,我们需要深入了解问题的来源,对于大模型产生的幻觉问题,我们需要明确其定义,是主观的还是客观的,并探讨如何给出一个可执行的解决方案。在业务应用中,除了提供答案,我们还需给出一个概率值来评估答案的可靠性。此外,关于图谱技术,虽然现在有一种观点认为图谱已经过时,但实际上图谱和大模型之间存在一些结合点,我将这些结合点总结为若干条策略,这些策略可以帮助我们更好地将大模型和图谱技术结合应用。一、大模型用于行业问答的实现和挑战首先,让我们深入探讨大模型行