大模型助力高效创建知识图谱( 五 ) _大模型

文章插图
在这个React应用中，主要的目的是通过GPT模型生成一个基于输入自然语言的知识图谱。我们把主要的函数（App.js）进行解释：

导入依赖import './App.css'; // 导入CSS样式import Graph from "react-graph-vis"; // 导入react-graph-vis库，用于图的可视化
import React, { useState } from "react"; // 导入React和useState钩子
定义常量const DEFAULT_PARAMS = {...}; // GPT模型的默认参数
const SELECTED_PROMPT = "STATELESS"; // 默认使用的提示类型const options = {...}; // 图的布局和样式选项
主要函数组件 - Appfunction App() { const [graphState, setGraphState] = useState({...}); // 使用useState管理图的状态
const clearState = () => {...}; // 清除图的状态
const updateGraph = (updates) => {...}; // 更新图的状态
const queryStatelessPrompt = (prompt, apiKey) => {...}; // 查询无状态的提示
const queryStatefulPrompt = (prompt, apiKey) => {...}; // 查询有状态的提示
const queryPrompt = (prompt, apiKey) => {...}; // 根据选择的提示类型进行查询
const createGraph = () => {...}; // 创建图 return (<div className='container'> ... </div>); // 返回应用的JSX结构
}
清除图的状态 - clearStateconst clearState = () => {
setGraphState({
nodes: [],
edges: []
});
};
这个函数清除图的所有节点和边。
更新图的状态 - updateGraphconst updateGraph = (updates) => {
var current_graph = JSON.parse(JSON.stringify(graphState)); // 深拷贝当前图的状态
// ...
setGraphState(current_graph); // 设置新的图状态
};
这个函数负责根据提供的更新信息（节点、边、颜色等）来更新图的状态。
与GPT API进行交互 - queryStatelessPrompt 和 queryStatefulPrompt这两个函数与GPT模型进行交互，获取模型生成的文本，并用这些信息更新图。
创建图 - createGraph

const createGraph = () => { // ... queryPrompt(prompt, apiKey); // 调用queryPrompt进行图的生成};```

这个函数获取用户输入的提示和API密钥，然后调用`queryPrompt`函数生成图。
另外，又针对两种prompt状态生成两种不同的prompt文件：stateful.prompt和stateless.prompt都用于处理知识图谱中的实体和关系。stateful.prompt是状态感知的，会根据当前图的状态来添加或修改节点和边。适用于需要持续更新的场景。相对地， stateless.prompt是无状态的，只根据给定的提示生成一系列更新，与当前图的状态无关。适用于一次性或独立的更新任务。两者主要的区别在于是否需要考虑图的当前状态。
总结文章阐述了知识图谱和大模型在现代信息处理和决策中无可替代的地位。从医疗诊断到金融风险评估，再到个性化推荐，知识图谱展示了其强大的应用潜力。同时，大型语言模型如GPT也在知识图谱的生成和查询中扮演了关键角色。借助大语言模型可以高效地创建知识图谱，还能灵活地进行实时更新和查询。本文对于任何希望将大数据和AI技术融入实际应用的人来说，都具有指导意义。
作者介绍崔皓， 51CTO社区编辑，资深架构师，拥有18年的软件开发和架构经验，10年分布式架构经验。