LangChain 库可用于允许大模型从各种来源(例如 Google 搜索、矢量数据库或知识图谱)访问实时信息。例如,LangChain 添加了 Cypher 搜索链,它将自然语言问题转换为 Cypher 语句,用它从 Neo4j 数据库中检索信息,并根据提供的信息构造最终答案。 通过Cypher 搜索链,LLM 不仅用于构建最终答案,还用于将自然语言问题翻译为 ...
微调与RAG是处理知识图谱时两种重要的策略。它们各有优劣,适用于不同的应用场景。在选择策略时,需要综合考虑具体需求、资源限制和性能要求等因素。通过合理选择和应用这两种策略,可以优化大模型在知识图谱应用中的性能并拓展其应用范围。同时,随着技术的不断发展和完善,未来可能会有更多新的策略和方法出现以进一步提高大...
鉴于此,本文提出了知识图谱微调方法(KGT),一种基于符号知识编辑的大模型个性化方法。KGT的核心思想是基于用户的查询和反馈抽取个性化的事实知识三元组,并通过固定LLM参数优化知识图谱中个性化知识的方式实现LLM的实时个性化。本文的方法通过避免反向传播提高了计算和内存效率,并依靠符号知识图谱实现了个性化知识的可解释性。...
其先进的检索和查询接口允许用户输入一个 LLM 提示,并返回从上下文中检索并增强的知识输出。 LlamaIndex 支持创建和连接到属性图索引以从非结构化数据构建丰富的知识图谱,然后灵活地查询它,以发现信息中的见解和关联。如果您已经在如 Neo4j 之类的图数据库工具中已有知识图谱,您也可以跳过创建知识图谱,并在您的 Llama...
科学家设计新型大模型微调方法，可用于金融、科学等领域 图数据是一种遍布于微观世界（如蛋白质、细胞、化学分子）和宏观世界（如知识图谱、金融交易网、社交网络）的数据类型。相较于传统意义上的图片、音频和视频，它具有自己独特的几何结构。而在深度学习或人工智能领域以图数据为基础的一类方法，则被叫做图基础模型...
一个是大模型进行知识图谱数据增强思路-4StepFocus,其通过使用三元组预过滤步骤,增加了答案选择的可追溯性。 一个是最近的一个工作,关于数据合成,面向大模型微调的数据合成方案-CRAFT,里面的一些技术思路值得关注,我们从效果验证、实现思路以及案例细节几个方面来看。
一个是大模型进行知识图谱数据增强思路-4StepFocus,其通过使用三元组预过滤步骤,增加了答案选择的可追溯性。 一个是最近的一个工作,关于数据合成,面向大模型微调的数据合成方案-CRAFT,里面的一些技术思路值得关注,我们从效果验证、实现思路以及案例细节几个方面来看。
北银金科申请结合知识图谱的大模型微调训练方法专利，实现端到端的超长文本业务报告精准生成 金融界2024年5月11日消息，据国家知识产权局公告，北银金融科技有限责任公司申请一项名为“一种结合知识图谱的大模型微调训练方法“，公开号CN118013294A，申请日期为2023年11月。专利摘要显示，本发明提供的一种结合知识图谱的大...
KG-LLM是一个结合知识图谱和大语言模型的框架,通过将结构化数据转换为自然语言,实现了更好的多跳关系推理和预测。 概念重组: 知识图谱大语言模型框架(KG-LLM)是把知识转化为语言,让图谱中的关系变得更容易理解和预测。 上下文关联: 文章通过介绍现有方法的局限性,引出KG-LLM框架的必要性,展示了其在解决多跳链接预...
1:06:59【AI大模型与强化学习】大模型DeepSeek R1训练全流程流程详解!GRPO算法原理详解;强化学... 16:36核心技术LightningAttention详解 大模型MiniMax-01技术原理详解 08:24MiniMax-01和DeepSeekV3对比 大模型MiniMax-01技术原理详解 13:56大模型MiniMax-01技术原理详解:MiniMax的整体架构 ...