LLM不仅能够处理复杂的非结构化原始文本,还能将这些文本转化为结构化且易于查询的事实。在回顾一些关键概念之后,我们将重点介绍如何使用 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 从原始文本数据(电商产品标题)中构建知识图谱。 毕竟大多数公司的数据中都有大量未能有效利用的非结构化数据,创建知识图谱能够最大程度的从这些数据中提取有...
无论是通过利用LLM的知识还是构建广泛的KG文本语料库,这一过程都显著增强了KG到文本的生成,特别是在训练数据有限的情况下。 8.3 LLM和KGs推理 LLM和KGs的协同效应在推理任务中变得尤为明显。使用LLM来解释文本问题并促进对KGs的推理,建立了文本信息和结构信息之间的联系,增强了可解释性和推理能力。这种连贯的方法适用...
接下来,关系提取步骤进一步分析实体间的联系,如识别出“Tomaz”与“Blog”之间存在“WRITES”关系,说明Tomaz撰写博客;“Tomaz”与“Diagram”之间存在“INTERESTED_IN”关系,表明他对图表有兴趣。 最后,这些经过结构化的实体和关系信息被整合进知识图谱中,为后续的数据分析或信息检索提供了有序且易于访问的资源。 在没...
Base RAG 通常对查询进行矢量化处理,并通过向量相似性搜索检索最相似的文档块,并将这些块提交到 LLM 以生成答案。相比之下,知识图谱 RAG 从查询中提取实体,并从图数据库中检索相关实体和关系。然后,这些实体和关系将提交给 LLM 以生成答案。 从查询中提取实体类似于数据摄取期间的实体提取,也是使用 LLMs。但是,只...
图形集成器和可视化:此模块将提取的实体和关系集成到 Neo4j 数据库中,提供知识图谱的可视化表示。它允许对结构化数据进行交互式探索和分析。 iEntities Matcher的算法 LLM 被提示提取代表一个唯一概念的实体,以避免语义混合的实体。下图显示了使用 Langchain JSON 解析器的实体和关系提取提示。它们分类如下:蓝色 - 由...
构建知识图谱通常是最富挑战性的一步。它涉及数据的收集和结构化,这需要对领域和图建模有深入的理解。 为了简化这一过程,可以尝试使用大语言模型(LLM)。凭借对语言和上下文的深刻理解,LLM可以自动完成知识图谱创建过程的大部分工作。通过分析文本数据,这些模型可以识别实体、理解它们之间的关系,并建议如何在图结构中最...
知识图提供了结构化的上下文,但它们并不能使LLM具备真正理解内容的能力。相反,他们通过将LLM输出锚定到可验证的数据来增强理解的表象。 LLM真正的强大之处在于他们的容量,通过利用他们从大量数据集学成的模式来生成似乎合理的文本。然而,这不应与查明或交流真相的能力混为一谈。用户必须谨慎行事,不要高估LLM功能,...
但是,RAG 存在局限性,包括难以处理结构化和非结构化公司数据的混合。解决这些限制的一种方法是将 RAG 与知识图谱(KG)相结合。 在本文中,我们将解释 Graph RAG (GRAG)如何通过使用知识图谱来提供更准确和上下文更丰富的答案,从而增强传统的RAG方法。 这不要与其他(互补...
知识图谱在人工智能和数据管理中的力量和潜力 知识图谱是组织和整合信息的强大工具。它们提供了一种以实体为节点、以关系为边的结构化表示知识的方式。这种结构化表示允许进行高效的查询、分析和推理,使知识图谱在各种应用中非常有价值,从搜索引擎和推荐系统到自然语言处理和人工智能。
此Python 笔记本提供了有关利用 LlamaParse 从 PDF 文档中提取信息并随后将提取的内容存储到 Neo4j 图形数据库中的综合指南。本教程在设计时考虑到了实用性...