技术动态 | SAP如何利用知识图谱助力大模型打好基础并避免幻觉现象

主要观点总结

本文介绍了知识图谱在生成式AI中的应用，特别是在SAP S/4HANA系统中的使用案例。知识图谱通过将结构化和非结构化数据语义化，解决了生成式AI中的幻觉风险，并支持了AI应用程序的开发。文章还讨论了知识图谱的技术基础，以及与LLM的结合使用，并进行了效果评估。

关键观点总结

关键观点1: 知识图谱背景及定义

知识图谱是一种将结构化和非结构化数据语义化的技术，通过实体、属性和关系构建网络，解决数据之间的关联问题。

关键观点2: 知识图谱在SAP S/4HANA中的应用

在SAP S/4HANA系统中，知识图谱通过关联业务数据，为生成式AI提供语义支持，解决幻觉风险，并支持AI应用程序的开发。

关键观点3: 知识图谱的技术基础

知识图谱的技术基础是图数据模型RDF（资源描述框架），W3C开发的一套标准。RDF用于生成、存储和查询知识图谱。

关键观点4: 知识图谱与LLM的结合使用

知识图谱可以与LLM结合使用，通过检索增强生成（RAG）技术，提高LLM的答题质量，解决幻觉问题。

关键观点5: 知识图谱的效果评估

通过对实施效果的评估，证明了知识图谱的价值。在针对SAP独特知识资产的业务问题中，知识图谱的表现优于仅使用LLM的方法。

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