根据关系维度，召回与苹果存在某种关系的内容或商品，如苹果公司、苹果手机等。 根据层次维度，召回与苹果属于同层次或不同层次的内容或商品，如水果、食物等。 利用知识图谱的召回模型，可以提高召回的精度和覆盖度，同时也可以提高召回的多样性和丰富性，为用户提供更多的选择和发现。 如何定义端产品及端产品经理方法论 相 推特数据 较于端产品，端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。
查看详情 > 那么
如何构建知识图谱呢？这就需要借助人工智能大模型的能力，从海量的数据中抽取和挖掘实体、属性和关系，然后将它们组织和存储成为知识图谱的形式。这是个非常复杂的过程，涉及到多个步骤和技术，如： 实体识别：从文本、图像、音频等数据中识别出实体，如苹果、梨、香蕉等 属性抽取：从数据中抽取出实体的属性，如苹果的以提高召回的多样性颜色、味道、产地等 关系抽取：从数据中抽取出实体之间的关系，如苹果和苹果公司的创始人关系、苹果和水果的属于关系等 实体链接：将不同来源或形式的实体链接到同个实体，如苹果、、等 实体消歧：将有歧义的 提供现代化的搜索体验 实体区分开，如苹果（水果和苹果（公司等 知识融合：将不同来源或形式的知识融合成个统的知识图谱，解决知识的冲突和不致等问题 这些步骤和技术都需要大量的数据和计算资源，而且涉及到多种人工智能领域，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
人工智能大模型可以
帮助我们在这些领域实现更高的准确率和效率，从而构建更完善和更丰富的知识图谱。 例如，我们可以利用人工智能大模型来实现以下几个功能： 从文本中抽取实体、属性和关系，如利用等预训练模型来实现命名实体识别、实体关系抽取等任务。 从图像 短信列表 中抽取实体、属性和关系，如利用等目标检测模型来实现图像中的实体识别、属性识别等任务。 从音频中抽取实体、属性和关系，如利用等语音识别模型来实现音频中的实体识别、属性识别等任务。
将不同形式的实体链接到
同个实体，如利用等语义相似度模型来实现文本、图像、音频等不同形式的实体链接任务。 将有歧义的实体消歧，如利用等知识增强模型来实现实体消歧任务。 将不同来源的知识融合，如利用等知识图谱协同网络模型来实现知识融合任务。 通过这些功能，我们可以从海量的数据中构建出个包含了内容或商品的多维属性和关系的知识图谱，从而为召回模型提供了强大的支持。 二、基于用户实时意图的召回模型 用户的需求或兴趣是动态的，它们会随着时间、场景和情境的变化而变化。