如何通过共同训练 LLAMA3（大语言模型）与 GAT（图注意力网络）来实现检索增强生成（RAG），用于基于知识图谱信息回答问题

该示例展示了如何通过共同训练 LLAMA3（大语言模型）与 GAT（图注意力网络）来实现检索增强生成（RAG），用于基于知识图谱信息回答问题。

import argparse  # 用于解析命令行参数
import gc  # 垃圾回收模块，用于释放内存
import math  # 数学运算模块
import os.path as osp  # 处理文件和目录路径
import re  # 正则表达式
import time