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知识图谱与大模型结合方法概述
上述方法都在尝试打破LLM和KG两类不同知识表示的边界,促使LLM这种概率模型能利用KG静态的、符号化的知识;促使KG能利用LLM参数化的概率知识。从现有落地案例来看,大模型对知识的抽象程度高,泛化能力强,用户开箱即用,体验更好。且如果采用大模型+搜索的方案,用户更新知识的成本也较低,往知识库加文档即
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获取指定的节点ShowNode
string 是 节点的规格,CCE支持的节点规格请参考节点规格说明获取。 az string 是 待创建节点所在的可用区,需要指定可用区(AZ)的名称。 CCE支持的可用区请参考地区和终端节点 os string 否 节点的操作系统类型。具体支持的操作系统请参见节点操作系统说明。
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获取指定的节点池ShowNodePool
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