Neo4j医疗知识图谱智能问答机器人

Tangent_九十度:
有没有那种能直接从自然语言中抽取关系，端到端形成知识图谱的算法[笑哭]。

【回复】了解一下gpt_index，可以通过向量化来实现对大量自然文本数据（上百上千页）创建索引，当你发出询问的时候，根据向量近似度搜索topN的相关文本文段。接下来就混合你的问题，并糅合上面的topN的相关文本文段作为chatgpt的prompt，调用ChatGPT的api，实现低成本的、参考资料无需结构化的整理、结合ChatGPT的人类级别文本理解能力的定制化查询系统。说真的像这种知识图谱问答机器人不是说不好，只能说很不幸的遇上了ChatGPT这个怪物。
【回复】回复 @尘栈岚影 :你猜chatgpt有没有用知识图谱增强语义理解[doge]
【回复】回复 @尘栈岚影 :那这是gpt强啊，关知识图谱什么事
loveforld:
知识图谱已经被gpt干翻了。最关键当前的知识图谱都是静态的，而大部分关系并非静态的。

【回复】确实，但是chatgpt可解释性差
【回复】gpt也是静态的好吧，都需要更新，gpt只要换数据集训练就可以。
【回复】微信小程序搜索 "graphgbt知识图谱" 可以体验下 gpt_index
Duzziy:
我想找几个数据集 不知道怎么找 有没有能帮助一下我的数据集的内容是有关大学网课的内容 例如icourse163 、xuetangx谢谢各位大佬们

【回复】问chatgpt，它知道一些数据集与关系
【回复】回复 @净水流深 :感谢 真是个好东西
咸蛋酱巴拉巴:
知识图谱估计会成为类似计算器的工具，提供给chatgpt使用，本质上是个字典。[doge]

【回复】小白吗，现在的对话系统不都是KBQA？
【回复】chatgpt确实用了，增强语义理解能力
Mrw白:
看到标题，图片就知道必定有“刘焕勇”

额呵呵好好的哈:
这个的一个智能体现在哪，和关键词搜索数据库有什么区别？

【回复】可解释性和语义级别的检索，人工智能符号派，跟深度学习那种靠猜的黑盒子不是一个路子
带上你的人字拖:
微信小程序搜索 "graphgbt知识图谱" 可以体验下 gpt_index

【回复】回复 @TK噗啦噗啦 : 已经可以搜到并且访问了
刻不可以晴晴我:
请问能否使用bios v2.2的数据进行构建啊[呲牙]

花丸时间:
博主！！您github上面的文件和参考代码怎么下载，或者用notebook打开呀[大哭]

如果有如果k:
Neo4j已经弃用Graph Algorithms，相关算法已经整合到Graph Data Science Library中

超芒牛油果:
github上csv文件的数据内容没有json全，少了好多

【回复】自己再重新用json转换csv文件就可以了
慧咯咯:
请问小白有办法在一个月内构建整个学科的知识图谱吗，导师最近让做chatpgt结合学科的，但是我毫无计算机基础，很希望得到up的解答[委屈]救命

【回复】你可以直接复现我那个纳瓦尔宝典，或者思政GPT的案例
【回复】回复 @让希望永远存在 : 不是呀，是个横向
-苍山-负雪-:
为啥我的graphxr显示不了节点name中的中文，英文确实都显示了[大哭]

纠结患者001:
请问怎么把二维的导入到GraphXR里变成三维的呀？

纠结患者001:
我想问一下在neo4j里建好了二维图谱，请问可以直接转变成三维的，直接用GraphXR进行展示吗？还是说需要重新在XR里构建呢

纯情总裁狠狠爱:
子豪兄，基于知识图谱的推荐算法这个可以安排一下吗？