项目背景与目标
李白作为唐代杰出诗人,其诗歌作品在中国文学史上具有重要地位。随着数字技术和人工智能的快速发展,传统文化普及推广的形式也面临着创新与变革。虽然国内外对李白诗歌的研究已相当深入,但在数字化、智能化普及方面仍存在不足。有鉴于此,'遇见李白'项目应运而生,旨在通过构建李白知识图谱,结合大模型训练出专业的AI智能体,以生成式对话应用的形式,推动李白文化的普及与推广。
该项目的主要目标包括:
-
收集整理李白诗歌及相关文化资料,为构建李白知识图谱提供基础数据。
-
利用自然语言处理、信息抽取等技术构建完整的李白知识图谱,涵盖李白的生平、诗歌风格、艺术成就等多个方面。
-
基于构建的知识图谱,利用大模型技术训练具有专业水平的AI智能体,使其具备对李白诗歌的深入理解和鉴赏能力。
-
开发生成式对话应用,实现与用户的实时互动,提供个性化的李白诗歌鉴赏体验。
技术架构与核心功能
'遇见李白'项目采用了一系列先进的技术来实现其目标。项目的技术栈主要包括:Python、PyTorch、Transformers、FastAPI、DGL、DGL-KE、Neo4j、AC自动机、RAG、langchain、edge-tts、modelscope、gradio和zhipuai等。
项目的核心功能包括:
-
数据预处理:对古诗词数据进行清洗、分词,为构建知识图谱做准备。
-
知识图谱构建:利用知识图谱技术构建以李白为核心的古诗词文化知识图谱。
-
问答系统构建:基于知识图谱开发智能问答系统,回答用户关于李白及其诗歌的问题。
-
图谱可视化:对知识图谱进行可视化展示,帮助用户更直观地理解知识结构。
-
多模态交互:支持文本、语音、图像等多种交互方式,丰富用户体验。
-
个性化推荐:根据用户兴趣和学习进度,提供个性化的诗歌推荐和解读。
系统实现与关键技术
知识图谱构建
知识图谱是'遇见李白'项目的核心组成部分。项目使用Neo4j图数据库来存储和管理知识图谱。以下是一个简单的示例,展示如何创建李白相关的节点和关系:
# 创建`李白`节点
CREATE (p:`人物`:`唐`{name: '李白', PersonId:32540})
# 创建'高力士'节点
CREATE (p:`人物`:`唐`{name: '高力士', PersonId:32541})
# 创建李白和高力士的关系
MATCH (a:`人物`:`唐` {PersonId: 32540}), (b:`人物`:`唐` {PersonId: 32541})
CREATE (a)-[r:`李白得罪高力士` {since: 2022, strength: 'strong', Notes: '《李太白全集》卷三五《李太白年譜》：天寶三載，甲申。（五月改"年"爲"載"。四十四歲）太白在翰林，代草王言。然性嗜酒，多沉飮，有時召令撰述，方在醉中，不可待，左右以水沃面，稍解，卽令秉筆，頃之而成。帝甚才之，數侍宴飮。因沉醉引足令高力士脫靴，力士恥之，因摘其詩句以激太眞妃。帝三欲官白，妃輒沮之。又爲張垍讒譖，公自知不爲親近所容，懇求還山，帝乃賜金放歸。又引《松窗錄》：會高力士終以脫靴爲深恥，異日，太眞妃重吟前詞，力士戲曰："比以妃子怨李白深入骨髓，何反拳拳如是？"太眞妃驚曰："何翰林學士能辱人如斯！"力士曰："以飛燕指妃子，是賤之甚矣！"太眞妃深然之。上嘗三欲命李白官，卒爲宮中所捍而止。'}]->(b)
RETURN r
这段Cypher查询语句创建了李白和高力士两个人物节点,并建立了它们之间的关系,关系中包含了丰富的历史细节。
智能问答系统
项目的智能问答系统采用了检索增强生成(RAG)技术,结合知识图谱和大语言模型,实现了高质量的问答交互。系统的核心流程如下:
- 用户输入问题
- 系统对问题进行实体识别和关系抽取
- 基于抽取的实体和关系,在知识图谱中进行检索
- 将检索到的相关信息作为上下文,输入到大语言模型中
- 大语言模型生成最终答案
这种方法既保证了回答的准确性,又赋予了系统一定的推理和创造能力。
多模态交互
为了提供更丰富的用户体验,'遇见李白'项目支持多种交互模式:
- 文本对话:用户可以直接输入文字进行问答。
- 语音交互:系统集成了语音识别和语音合成技术,支持语音输入和输出。
- 图像生成:利用AI绘画技术,可以根据诗歌内容生成相关的图像,增强感性认知。
应用场景与价值
'遇见李白'项目的潜在应用场景广泛,主要包括:
-
教育领域:可作为中小学语文教学的辅助工具,帮助学生更好地理解和欣赏李白的诗歌。
-
文化传播:通过互动性强、趣味性高的方式,向大众普及李白诗歌和唐诗文化。
-
旅游文创:结合AR/VR技术,在李白相关的旅游景点提供沉浸式的文化体验。
-
学术研究:为李白诗歌研究者提供智能化的资料检索和分析工具。
-
创作灵感:为现代诗人和文学爱好者提供创作灵感和技巧参考。
该项目的价值主要体现在以下几个方面:
-
创新文化传播模式:利用AI技术,实现传统文化的数字化、智能化传播。
-
提高学习效率:通过个性化、交互式的学习方式,提高古典文学学习的效率和趣味性。
-
促进跨学科研究:结合计算机科学和人文学科,推动数字人文研究的发展。
-
保护和传承文化遗产:以数字化方式保存和传播李白诗歌,助力文化遗产保护。
未来展望
尽管'遇见李白'项目已经取得了一定的成果,但仍有很大的发展空间。未来的发展方向可能包括:
-
扩展知识图谱:将知识图谱扩展到更多唐代诗人,甚至整个中国古典文学领域。
-
提升AI能力:持续优化大语言模型,提高其对古典文学的理解和生成能力。
-
增强多模态交互:引入更多模态,如AR/VR技术,提供更沉浸式的体验。
-
开发开放平台:将系统开放给开发者,鼓励更多创新应用的诞生。
-
跨语言和跨文化拓展:支持多语言交互,促进中国古典文学的国际传播。
结语
'遇见李白'项目展现了人工智能技术在文化传承和教育创新方面的巨大潜力。通过结合知识图谱、自然语言处理和大语言模型等技术,项目为传统文化的数字化传播开辟了新的道路。未来,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,我们有理由相信,这种创新的文化传播模式将为更多的传统文化瑰宝注入新的生命力,让古老的智慧在数字时代焕发新的光彩。
