meet-libai 基于知识图谱和AI的李白诗歌文化推广项目

​ 李白 👤 作为唐代杰出诗人，其诗歌作品在中国文学史上具有重要地位。近年来，随着数字技术和人工智能的快速发展，传统文化普及推广的形式也面临着创新与变革。国内外对于李白诗歌的研究虽已相当深入，但在数字化、智能化普及方面仍存在不足。因此，本项目旨在通过构建李白知识图谱，结合大模型训练出专业的AI智能体，以生成式对话应用的形式，推动李白文化的普及与推广。

​ 随着人工智能技术的发展，知识图谱技术也得到了广泛的应用。知识图谱是一种基于语言知识库的语义表示模型，它能够将结构化的知识表示为图的形式，从而使得机器能够更好地理解和处理自然语言。​ 在知识图谱技术的基础上，开发一个问答系统可以利用知识图谱中的知识来回答用户的问题。该系统可以利用知识图谱来构建以诗人李白为核心的古诗词文化知识图谱 🌐 ，并实现基于该知识图谱的问答功能。另外，对图谱进行可视化探索，以更好地理解知识图谱的结构和内容。同时提供，大模型以及rag检索增强的代码实现。

2.1 🥇 收集整理李白诗歌及其相关文化资料：通过文献调研、数据挖掘等方法，全面收集李白的诗歌作品、生平事迹、历史背景等相关资料，为构建李白知识图谱提供基础数据。

2.2 🥈 构建李白知识图谱：利用自然语言处理、信息抽取等技术，对收集到的资料进行整理和分析，构建出一个完整的李白知识图谱。该图谱将涵盖李白的生平、诗歌风格、艺术成就等多个方面，为后续的AI智能体训练提供丰富的知识库。

2.3 🥉 训练专业的AI智能体：基于构建好的李白知识图谱，利用大模型技术训练出具有专业水平的AI智能体。该智能体将具备对李白诗歌的深入理解和鉴赏能力，能够与用户进行高质量的互动。

2.4 4️⃣开发生成式对话应用：在训练好的AI智能体基础上，开发一款生成式对话应用。该应用将能够实现与用户的实时互动，为用户提供个性化的李白诗歌鉴赏体验。

• Python

• PyTorch

• Transformers

• fastAPI

• DGL

• DGL-KE

• Neo4j

• AC自动机

• RAG

• langchain

• edge-tts

• modelscope

• gradio

• zhipuai

• 数据预处理：对古诗词数据进行清洗、分词、构建知识图谱

• 知识图谱构建：利用知识图谱技术构建以李白为核心的古诗词文化知识图谱

  • 问答系统构建：利用知识图谱中的知识来回答用户的问题
    • 图谱可视化：对知识图谱进行可视化探索，以更好地理解知识图谱的结构和内容

• ♨️图谱问答思路：

  • 😸普通流式问答

  • ♻️ 关系型问答：

    • 李白和杜甫的关系是什么

  • 📦属性问答：

    • 李白生于哪一年

  • 🎁 生成语音、图像：

    • 请生成李白在江边喝酒的图片

    • 请生成春望这首诗的语音

• 构建了一个基于知识图谱的问答系统，该系统能够利用知识图谱中的知识来回答用户的问题。
• 对图谱进行可视化探索，以更好地理解知识图谱的结构和内容。
• 提供大模型以及rag检索增强的代码实现。

• 知识图谱的构建和维护
• 问答系统的实现和优化
• 图谱的可视化探索
• 大模型以及rag检索增强的代码实现

• 进一步优化问答系统的回答质量和效率
• 探索其他类型的问答任务，如常识 问题、知识推理等
• 持续更新和维护知识图谱，以保持其准确性、完整性和有效性

通过本项目的实施，我们不仅实现了基于知识图谱的问答系统，还积累了丰富的实践经验和知识图谱技术应用经验。在未来的工作中，我们将不断优化问答系统的回答质量和效率，并探索其他类型的问答任务，以满足更多用户的需求。同时，我们将继续更新和维护知识图谱，以保持其准确性、完整性和有效性，为知识图谱技术的发展和应用做出贡献 。以下是项目技术架构图： 

请点击这里跳转，代码结构🏙️