下游KG和GNN模型的解释示例

1综合体：三层kg体系结构首先是由详细介绍的三层kg体系结构评估的。然后，基于这种现代体系结构，可以构建一个集成的知识过程。这包括帮助LLM开发图形图（KG），GNN推断潜在的知识和反事实边缘，以及人们做出创新的决策和图形的反馈知识，最后结合了抹布和LLM，以完成对进化进化的怀疑，控制和控制。该生态系统的最大价值是：●从一无所有到一件事（使用LLM创建kg）：使用伯气预训练模型来获得候选者，而LLM采用语义关系并开发了初始三倍（三重）地图，从而极大地提高了初始KGS的本地性和语义密度。 ●从静态到推理（使用GNN和CF探索）：机械化以预测潜在关系，并通过GAT，R-GCN和其他模型执行链接预测，并探索反事实链接（CF链接）激发人们对人的反事实思维（CF思维）。它在反事实推理和探索方面升级了AI的传统推理。 ●从推理到变革（人机合作做出决定）：人们开始思考创新，并对潜在关系进行专家分析和反思以优化人们的决定。其中，管理人类合作，人类专家领导了对反事实推理的解释和纠正，以防止AI幻觉中的偏差。 ●从变更到财产（KG知识反馈更新，允许KG继续出现）：基于人类决策反馈的更新kg，以产生进化的动态演变。然后，通过RAG框架，LLM响应与业务知识相结合，以提高准确性和信誉。 2支持上一期流的应用程序的任务，成功显示了一个案例YED，在该行业中，对中游KG + GNN进行了训练，可以将突变数据转换为图像特征等中的Gem -Cluster，可视化或融合等，这使LLM允许LLM遵循本地习俗并了解该领域，并成为信任AI的知识背景（上下文）的一层。现在，基于训练有素的节点嵌入，我们支持应用程序模型。这项下游工作结合了多模式推断的医学成像（超声/MRI）特征，还将嵌入GNN输出的成像CNN特征嵌入，以提供由AI（例如预测，分类等）辅助的诊断。如下图3所示：图3可以成功地训练GNN模型，该模型可以将突变数据转换为嵌入式向量，并且可以生成节点的嵌入向量，以进行后续下游任务（例如分类，群集或与图像特征等）。例如，溪流底部的活动可以与医学成像功能（RASOUND/MRI）进行多模式推断，还将嵌入CNN功能的GNN输出结合在一起，该功能提供了诊断AI辅助（例如预测，分类）和其他应用程序。 3例如，例如，乳腺癌治疗的诊断和治疗高度依赖于异质信息，例如基因，突变，生物标志物和病理图像。图图（kg）基于乳腺癌的主权AI解决方案的上部三个阶段。通过连接国际生物医学数据并整合医院测试和病例数据，最终已建立了可用于推理，建议和决策援助的AI系统。例如，构建了病理模型量表成像和KG多模式推理的整合，建立了临床支持临床支持界面，然后建立了乳腺癌知识渊博的医院知识平台。此示例使用Python代码练习模型培训，并与XLW配对INS和OpenVino Suite提供了一个动作Excel屏幕和环境扩展。 First, turn on EE01.PY, as follows: step-1: promote Downstream KG Next, perform it (II01.PY), and press Create Downstream KG button on Excel Screen to create a Downstream KG (Figure-2): This Downstream Kg contains 4 nodes: Cancer (Cancer), Gene (Gene), Mutation (Mutation) and Mutation) ultrasound detection (ultra), where ultra nodation) and ultrasound检测（Ultra），其中超声检测（Ultra）（Ultra），其中超声节点）和超声检测（Ultra）特性在消息传递和分类中toparticipate。由于核心适合对kg+gnn进行建模，因此具有基因 - 药物疾病的多连接结构。如果这些系统包括图像和知识，它们可以有效地促进AI医学的发展。例如，此情况包括超级节点提供的视觉特征，以进一步提高准确性和了解癌症分类的背景。在同时，这种下游KG可以通过注意力和反事实推理和回溯性基础来赋予乳腺癌的药物准确性，从而提高了从串联基因中识别AI的解释性和治疗决策的逻辑。它符合主权AI的要求：本地数据处理，自我开发的模型培训，并可以控制决策过程。步骤2：在GNN中理解Next，按下下游模型并启动GNN培训过程，如下所示：完成培训后，ONNX模型将被导出并存储在ultra_cancer_cancer_classifier.onnx文件中。该模型将放置在OpenVino平台上。除了医疗领域外，上述方法还高度适用于其他情况，例如制造，医疗保健，法律活动和教育，其中“需要当地知识和准确的推理”。此外，无需训练大型型号，只包括kg+gnN+LLM to implement the goals of commercial application. Take-3：接下来是按下部署模型的建议，并已按下“使用下游KG预测这些类型的癌症”的初步实施。这将图像理解（超特征）作为异源知识图中的语义，GNN传递产生癌症语义表示的融合。 The final classifier is exported as Onnx, which provides light -information in the openvino prototype environment. It uses mutation + gene nodes properties to predict the category of cancer nodes (breast cancer compared to non-breast cancer). Training on the GNN model and understanding this work below the stream (such as cancerous classification, mutation prediction).这种情况系统的结构还可以预测各种癌症（例如膀胱癌，骨癌，乳腺癌等），并通过混淆ROC曲线来证明该模型判断的能力，证明中游语义PAG -GEM可以有效地支持任务的任务。 4结论由于SA的许多AI扩展过程，上下文功能通常缺乏上下文属性，因此在部署了模型后，很难完全遵守本地知识，制造过程和客户需求。这种类型的使用中游KG作为上下文支持层提供了下游AI系统，以真正适应本地习俗并独立发展。例如，借助图形结构化推理和连续的自我更新，AI还可以预测，指导和优化用户决策，并在人类直觉之外获得智能支持。它还使每个设备都可以理解您，并且比您更好地了解您！