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:1)KG增强的LLM,可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs;2)LLM增强KG,LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景;3)LLM+KG协同使用,主要用于知识表示和推理两个方面。该文综述了以上三个路来自:百科化为相同的数据类型进行比较,这种转换会带来一定的性能消耗。 3. 选择高效数据类型。 4. 字段的约束 DEFAULT:如果能够从业务层面补全字段值,就不建议使用DEFAULT约束,避免数据加载时产生不符合预期的结果。 NOT NULL:给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。来自:百科
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