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应用场景

注意事项

# 获取生成结果
generated_text = response.json().get("result", "生成失败")

# 打印生成结果
print("生成的答案：")
print(generated_text)

应用场景

适配国内大模型后，GraphRAG 可以在多个领域发挥更大的作用，以下是一些典型的应用场景：

1. 智能教育：结合国内大模型的中文优势，帮助学生解答复杂问题，生成学习材料。

2. 智能金融：利用国内大模型的分析能力，生成市场报告和投资建议。

3. 智能医疗：结合国内大模型的医学知识，生成诊断建议和健康咨询。

4. 企业知识管理：通过适配国内大模型，提升企业内部知识库的检索和生成效率。

注意事项

在适配国内大模型时，需要注意以下几点：

1. API 限制：了解并遵守国内大模型的 API 使用限制，避免频繁调用导致服务中断。

2. 数据隐私：确保传递给大模型的数据符合隐私保护要求，避免敏感信息泄露。

3. 参数调整：根据大模型的特性，合理调整生成参数，以平衡生成质量和效率。

4. 结果验证：引入验证机制，确保生成结果的准确性和相关性，避免幻觉问题。

通过适配国内大模型，我们可以充分发挥 GraphRAG 的优势，结合国内大模型的强大能力，实现更高效的知识增强和生成。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的大模型和适配策略，以实现最佳效果。