知识图谱,那可真是个神奇的存在。它既能够从全局的高度为我们展现知识的宏伟架构,又能在细微之处精雕细琢,不放过任何一个关键的细节。 这七张图片,每一张都仿佛是一个知识的宝藏。当你放眼望去,能看到知识的海洋波澜壮阔,从宏观的学科体系到不同领域的相互关联,如同一张巨大的知识网络铺展在眼前。而当你聚焦于...
1 知识图谱是一种有向图结构,描述了现实世界中存在的实体、事件或者概念以及它们之间的相关 关系。 2.知识图谱中的知识是通过RDF的结构进行表示的,其基本构成单元是事实三元组:<subject, predicate, object>的三元组 3. 知识图谱:图数据,属性:自身数据;拓扑结构:相互关系 4. 应用方向:社交网络:人立方关系搜索,博...
在知识图谱补全的链接预测任务中,本方法与现有的最先进的基线方法相比均有显著的提升,这归纳于:(1)本方法在利用三种注意力充分探索实体局部上下文信息的基础上,关注整个知识图谱的宏观结构,应用杰卡德相似系数和感受野合理的构建了实体-实体属性意识交互图,从而获得实体的全局属性语义;(2)本方法通过全局和局部的对比学习...
4、s1、获取时序知识图谱,按照时间信息将其划分为序列化时序知识图谱,并根据预定义历史序列长度,获取训练数据; 5、s2、构建局部-全局时序知识图谱推理模型并将训练数据输入至局部-全局时序知识图谱推理模型进行训练,得到训练后的局部-全局时序知识图谱推理模型; 6、s3、将待推理时序知识图谱通过训练后的局部-全局时序知...
这篇文章综合了Neo4j GraphRG解决方案的工具链优势以及微软GraphRAG解决方案全局视野的优势,作了探索性的尝试,这里翻译重现一下实验, 英文原文网址,它来自Neo4j GrapRAG方案综述文章的引文(中文译文),属于G…
视频简介:在这期南哥AGI研习社视频中,为大家分享了仅花费1.4元GPT平替方案-GraphRAG知识图谱neo4j可视化呈现,构建近2万字文本知识图谱。本期视频内容包括:(1)构建索引+检索,tokens消耗及消费情况(2)graphrag索引neo4j可视化展示(3)graphrag索引3D可视化展示所用到
知识图谱+RAG!最大优势: 全局数据关系表示! 相似文本散落在-->不规则+不相邻文本块! 传统RAG只能找到top-k个文本块,一旦文本块过多,超出llm上下文限制,回答质量,堪忧! 想找齐?更靠运! 干好这个活,要花N倍时间编排!知识图谱,轻而易举,干成! 用户提问:"有多少位于Germany供应商?" ...
基于定额知识图谱技术的电力数据全局知识图谱补全方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于定额知识图谱技术的电力数据全局知识图谱补全方法说明:本发明涉及一种基于定额知识图谱技术的电力数据全局知识图谱补全方法,与现有技术相比解决了难以对电...专利查询请上爱企查
一种基于关系图的局部-全局时序知识图谱推理方法.pdf,本发明公开了一种基于关系图的局部‑全局时序知识图谱推理方法。本发明从局部和全局历史两方面进行建模,并根据历史重复事实与目标时序的时间跨度为历史重复事实分配不同的注意力权重,区分历史重复事实的重要性程度,
1. 单纯知识图谱 2. 单纯RAG 3. 知识图谱+RAG 4. MindMap+RAG 论文:From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 代码:https://github.com/microsoft/graphrag 提出背景 传统的RAG方法适用于局部文本检索任务,但不适用于全局性的查询聚焦摘要任务。