基于知识图谱和知识库的大模型对话系统（四）

利用chatglm-6b作为核心模型，基于flask构建后端的对话模型

1. 用户输入：用户通过Web界面输入问题，例如“消防水枪的使用方法是什么？”。

2. 命名实体识别模型：系统首先会运行一个命名实体识别模型来解析用户输入中的关键信息（如“消防水枪”），并将其与领域知识图谱中的相关概念相匹配。

3. 领域知识图谱：这是一个结构化的数据库，包含了各种领域的知识和它们之间的关系。在这个例子中，它可能包括关于消防设备、安全措施等相关信息的节点和边。

4. 图谱检索：根据命名实体识别出的关键词，在领域知识图谱中进行检索，找到与之相关的子图或详细信息。

5. 外部知识检索：除了内部的知识图谱外，系统还可以访问外部的知识库，如图像数据库等，以获取更丰富的上下文信息和数据支持。

6. 结构化处理：将从不同来源收集到的非结构化数据转换为适合进一步处理的格式，例如JSON或XML。

7. 构建prompt：根据前面得到的信息和数据，系统会自动构建出一个提示(prompt)，这个提示会被传递给ChatGLM-6b模型进行处理。

8. 对话语言模型：ChatGLM-6b是一种大型语言模型，它可以理解自然语言指令并根据前面的提示生成回答。在这个场景下，它会根据用户提供的问题和从知识图谱及外部数据库中获得的信息来生成一个答案。