1. 概述

本文将探讨如何使用ernie-4.5-0.3b-paddle模型从原始文本构建知识图谱。通过结合大语言模型(llm)和检索增强生成(rag)技术实现文本生成，帮助我们从非结构化数据中高效提取实体和关系信息。

2. 什么是知识图谱？

2.1 基本概念

知识图谱是一种语义网络，它表示和连接现实世界中的实体，如人物、组织、物体、事件和概念。知识图谱的核心构成单元是三元组（Triple）：

<头实体（Head Entity）> - <关系（Relation）> - <尾实体（Tail Entity）>

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举例说明：

苹果公司> - - - - - -

2.2 知识图谱的价值

结构化表示：将非结构化文本转换为机器可理解的结构化数据关系挖掘：发现实体间的隐式关系和潜在模式语义理解：为搜索引擎和AI系统提供语义层面的理解能力知识推理：基于已知关系推断新的知识和关系

2.3 应用场景

智能问答：基于知识图谱回答复杂问题推荐系统：利用实体关系进行精准推荐信息检索：语义化搜索和知识发现决策支持：为业务决策提供知识支撑

3. 环境准备

3.1 依赖安装

首先安装必要的Python库：

fastdeploy的安装参考：https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/get_started/installation/nvidia_gpu.md

!python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu126/!python -m pip install --upgrade fastdeploy-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-gpu-80_90/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple!pip install pandas!pip install numpy!pip install networkx!pip install matplotlib

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3.2 导入必要的库

import paddleimport pandas as pdimport numpy as npimport jsonimport loggingimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltimport difflibimport refrom collections import Counterimport math

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4.1 为什么选择ERNIE-4.5-0.3B-Paddle？

ERNIE-4.5-0.3B-Paddle 是一个文本密集的后训练模型。以下是模型配置详细信息：

4.2 模型初始化

使用以下命令中的 FastDeploy 可以快速完成服务部署。更详细的使用说明请参考FastDeploy 仓库 。

# 1: 安装依赖!pip install --upgrade aistudio-sdk# 2: 设置环境变量和下载!aistudio download --model PaddlePaddle/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle --local_dir baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle

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# 3: FastDeploy完整启动代码import subprocessimport timeimport requestsimport threadingdef start_fastdeploy():    cmd = [        "python", "-m", "fastdeploy.entrypoints.openai.api_server",        "--model", "baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Paddle",        "--port", "8180",        "--metrics-port", "8181",         "--engine-worker-queue-port", "8182",        "--max-model-len", "32768",        "--max-num-seqs", "32"    ]        print("

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