Llama3模型在知识图谱构建中的应用

Llama3模型在知识图谱构建中主要应用于以下环节：

• 实体关系提取：通过语义理解从文本中抽取实体（如人物、组织、事件）及关系（如“所属”“因果”），生成结构化三元组（实体-关系-属性），例如从新闻中提取“Elon Musk是Tesla的CEO”。
• 语义分块与索引构建：利用长上下文能力将文档分割为语义连贯的块，避免关键信息断裂，并为每个块生成元数据（如关键词、摘要），提升检索效率。
• 动态查询生成：根据用户问题动态生成数据库查询语句（如Cypher），从知识图谱中精准检索结果，支持多条件组合查询（如“查找35岁以下人群使用Lyrica的副作用”）。
• 多模态数据融合：对图文混合内容进行语义对齐，构建跨模态知识图谱，例如关联产品图片与技术文档中的参数描述。
• 领域知识优化：通过微调或提示词工程适配特定领域（如医疗、法律），提升实体识别和关系抽取的准确性，例如在医学文献中准确提取药物与疾病关联。