聚焦于大语言模型(Large Language Model,LLM)在垂直领域,尤其是交通事故分析中的应用局限并提出创新方案。鉴于LLM在通用场景下的卓越表现与其在特定领域中精确度不足及高硬件需求导致的训练难题,构建了融合LLM与交通事故知识图谱的专...聚焦于大语言模型(Large Language Model,LLM)在垂直领域,尤其是交通事故分析中的应用局限并提出创新方案。鉴于LLM在通用场景下的卓越表现与其在特定领域中精确度不足及高硬件需求导致的训练难题,构建了融合LLM与交通事故知识图谱的专用问答系统。该系统能精准识别并处理交通事故相关查询,采用无重训技术增强专业性,结合信息抽取技术将答案结构化并与图谱比对,从而提升专业知识深度及表述质量。评估结果表明,该方法在准确度、实用性及效率上均有显著改善,为LLM在交通事故垂直领域的应用开辟了新路径。展开更多
文摘聚焦于大语言模型(Large Language Model,LLM)在垂直领域,尤其是交通事故分析中的应用局限并提出创新方案。鉴于LLM在通用场景下的卓越表现与其在特定领域中精确度不足及高硬件需求导致的训练难题,构建了融合LLM与交通事故知识图谱的专用问答系统。该系统能精准识别并处理交通事故相关查询,采用无重训技术增强专业性,结合信息抽取技术将答案结构化并与图谱比对,从而提升专业知识深度及表述质量。评估结果表明,该方法在准确度、实用性及效率上均有显著改善,为LLM在交通事故垂直领域的应用开辟了新路径。
