研究重点关注了两种用于LLM检索增强生成(RAG)的GNN架构:He等人提出的G-Retriever,以及Mavromatis和Karypis提出的最新GNN检索增强生成(GNN-RAG)框架。后者采用RAG方式实现了基于ReaRev GNN架构的知识图谱问答。 我们首先运用PyTorch Geometric和G-Retriever构建GNN-LLM架构的探索性模型,从理论和实现两个维度建立对核心问题的...
金融界2024年11月13日消息，国家知识产权局信息显示，国网福建省电力有限公司营销服务中心、国网福建省电力有限公司取得一项名为“基于知识图谱检索增强生成的用户级电量预测方法及系统”的专利，授权公告号 CN 118709871 B，申请日期为2024年8月。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
微软前段时间开源了GraphRAG(Graph-based Retrieval Augmented Generation)是在通用RAG基础上结合了知识图谱。GraphRAG的主要流程:利用LLM从知识库中提取实体以及实体关系;利用LLM对实体联系进行聚类,生成社区摘要;在回答用户问题时利用LLM结合社区摘进行回答。所以基于GraphRAG的问答是提供了更丰富的上下文和关系信息,提升生成...
金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，科大国创云网科技有限公司申请一项名为“一种基于领域知识图谱的检索增强生成方法”的专利，公开号CN 119046480 A，申请日期为2024年9月。专利摘要显示，本发明公开了一种基于领域知识图谱的检索增强生成方法，属于知识图谱和自然语言处理技术领域，包括主题实体识别与关...
GraphRAG技术深度解析:基于知识图谱的检索增强生成 简介:本文将对GraphRAG这一新型检索增强生成模型进行全面解析,探讨其如何结合知识图谱与图机器学习技术,提升LLM在处理复杂数据时的性能。 GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是近年来备受关注的一种新型检索增强生成模型。通过深度融合知识图谱和图机器学习...
本发明公开了一种基于知识图谱的检索增强生成系统与方法,解决了检索候选集过大且易受分散段落影响及无法兼顾准确率与泛化能力的问题。系统包括:数据导入模块、检索数据库、检索模块、问答模块,在数据导入与检索模块间增设知识图谱数据库,检索模块为多层混合检索器,检索数据库为对应的三层架构。方法包括:构建系统;构建图结...
利用大型语言模型从医学文献中提取实体、关系和属性，以构建医学知识图谱；实体识别和关系提取模块，通过分析用户查询来识别相关的医学实体，并提取实体间的关系；检索增强模块，基于实体识别结果从医学知识图谱中检索实体相关信息，并生成结构化查询；生成模块，结合检索到的信息和用户查询，通过大型语言模型生成精确、全面的...
基于知识图谱检索增强生成的用户级电量预测方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于知识图谱检索增强生成的用户级电量预测方法及系统说明:本发明涉及基于知识图谱检索增强生成的用户级电量预测方法及系统,具体步骤包括:采集若干用户电力属性数据...专利查询请上爱
介绍了如何利用 Llama 3.1、NVIDIA NIM 和 LangChain 构建一个基于知识图谱的智能代理,通过 LLM 的函数调用能力来检索结构化数据,以支持检索增强生成(RAG)应用程序。 摘要 文章首先指出,尽管大多数人关注的是对未结构化文本的检索增强生成(RAG),如公司文档或文档,但作者对基于知识图谱的结构化信息检索系统持乐观态度...
一种基于知识图谱检索增强生成的智能问答系统是由国科先行(北京)科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1282229,属于分类,想要查询更多关于一种基于知识图谱检索增强生成的智能问答系统著作的著作权信息就到天眼查官网!