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。

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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含义，超越了以前的方法，这就是为什么大型语言模型（LLM）在生成文本方面如此出色的原因。

概述：这个LLM进一步展示了推理能力，尽管有局限性：他们推理的深度往往会迅速下降。然而，将知识图与这些向量嵌入结合可以显著提高推理能力。这种协同利用嵌入的丰富性，将推理能力提升到无与伦比的高度，标志着人工智能的重大进步。 详细说明：LLM（Language and Vision Model）是一种基于语言和视觉交互的模型，可以用于推理任务。它综合了视觉信息和语言信息，通过将知识图与这些嵌入向量结合起来，提高了推理能力。 LLM的推理能力有局限性，即当推理的深度增加时，其推理能力往往会迅速下降。然而，通过将知识图

在金融领域，LLM主要通过检索增强生成（RAG）来使用，这种方法将新的、训练后的知识注入LLM。这个过程包括对文本数据进行编码，为有效检索建立索引，对查询进行编码，并使用类似的算法获取相关段落。然后将这些检索到的段落与查询一起使用，作为LLM生成响应的基础。

这种方法大大扩展了LLM的知识基础，使其对财务分析和决策非常宝贵。虽然探索增强生成标志着重大的进步，但它也有局限性。

这是一个关键的缺点，存在于通道向量可能无法完全掌握查询的语义意图，从而导致忽略了重要的上下文。出现这种疏忽的原因是，嵌入可能无法捕捉到理解查询的全部范围所需的某些推断中断连接。

除非复杂的段落缩成单个向量可能会导致细微差别的丧失，模糊了分布在句子中的关键细节。

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仍然是匹配过程单独处理每个段落，缺乏可以连续不同实例的联合分析机制。这种缺失阻碍了模型从多个来源聚合信息的能力，而聚合信息对于生成不同上下文信息达*面而准确的响应通常是必需的。

改进检索增强生成框架的努力有很多，从优化块大小到使用父块检索器、假设问题嵌入和查询重写。虽然这些策略提供了改进，但它们不会导致革命性的结果变化。另一种方法是通过扩展上下文窗口来绕过检索增强生成，就像Google Gemini跃升到100万个令牌容量一样。然而，这带来了新的挑战，包括在扩展的背景下不一致的焦点和大量的信息，通常是数千倍的成本增加。

将知识图与密集向量结合起来是最有希望的解决方案。虽然嵌入有效地将不同长度的文本压缩为固定维向量，从而能够识别语义相似的短语，但它们有时无法区分关键的细微差别。例如，“来自银行的现金和到期”和“现金和现金等价物”产生几乎相同的向量，这表明相似性忽略了实质性差异。后者包括有息实体，如“资产支持证券”或“货币市场基金”，而“银行到期”指的是无息存款。

知识图能捕获概念之间复杂的相互关系。这培养了更深层次的上下文洞察力，通过概念之间的联系强调了额外的独特特征。例如，美国公认会计准则知识图谱清楚地将“现金和现金等价物”、“银行计息存款”和“银行到期”的总和定义为“现金和现金等价物”。

通过整合这些详细的上下文线索和关系，知识图显著提高了LLM的推理能力。它们可以在单个图中实现更精确的多级推理，并促进跨多个图的联合推理。

以上就是知识图与大型语言模型的协同作用的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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