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关于大模型微调的文章已经写过有两篇：大模型微调与RAG检索增强有何区别？从基础原理到案例分析全面详解和一文带你了解大模型微调的前世今生，基础概率和理论原理内容基本上都涵盖全面，因此本篇文件不做过多的原理解释说明，主要聚焦于大模型微调的实战和各个代码功能模块细节的讲解。

大模型微调新手全流程友好指南

本文承接上篇文章：基于招投标货物知识图谱全流程构建指南(一)，在上篇文章主要讲述了该系统的两层流程：

基于招投标货物知识图谱全流程构建指南-数据存储

本文是《知识图谱从零开始构建实战指南》的第六篇内容。如果你一路跟随博主的步伐，从学习知识图谱的基本概念和理论，到实际代码实现，再到结合具体业务领域构建高阶应用，想必已经深刻体会到我们从零出发，一步步跨越技术难关，最终搭建起属于自己的知识图谱技术体系的过程。

基于招投标货物知识图谱全流程构建指南(一)

文章地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/2470521

一文速学-知识图谱从零开始构建实战Python指南

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一文速学-知识图谱从零开始构建实战:知识图谱搭建

系列文章的上一篇我们已经进行了UIE抽取，非结构化知识抽取整理，转化。但是目前仅在于通过分词提取实体、属性、关系，还没有通过大模型来进一步高效率高精准度来提取这些关键字段，因此后续我们都整个流程优化空间都很大，最终我们的目标就是集成数据库以及大模型，对非结构化知识(包含图片，PDF等通过OCR算法识别)自动化抽取，再落库分发接口展示。目前我们需要进一步认识知识存储数据库，这里使用Neo4j进行讲解演示。如觉得项目有用请不吝支持。

一文速学-知识图谱从零开始构建实战:知识图谱搭建构架实践-知识展示

根据系列上篇文章，我们已经了解了知识图谱的基本概念，以及现在知识图谱发展状况，与前沿AI结合方向。现在就差真正实践构建知识图谱这临门一脚，基本上就会对知识图谱这一产品有更加清晰的认识。

一文速学-知识图谱从零开始构建实战:知识图谱搭建构架实践-信息抽取

目前设计到很多企业专业领域的知识库构建基本都没有很好的思路对现有的领域知识作一个很好的思路拆分理解，想要落地私域多模态大模型的应用我想还是绕不过想现有的知识库转换为知识图谱，知识图谱不论是对业务还说还是对各个员工来说都是对业务清晰认识了解的有力工具。

一文速学-知识图谱从零开始构建实战:知识图谱的基本概念

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