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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 
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
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