NallM（by Neo4j，https://github.com/neo4j/NaLLM） 将Neo4j图数据库技术与LLMs结合，探索Neo4j与LLMs的协同作用，主要应用于自然语言接口到知识图谱、从非结构化数据创建知识图谱以及使用静态数据和LLM数据生成报告；LLM Graph Builder（by Neo4j，https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder） 自动构建知识...
其也提到了一个后期矫正的思路,先使用GraphEval检测方法识别出知识图谱中可能包含幻觉的三元组,然后将这些三元组和上下文一起输入到LLM中,生成更正后的三元组。
知识图谱作为高质量的知识来源,为开启增强模式奠定了基础。相对于 Web 搜索来说,知识图谱所承载的信息可信度更高,且知识更新过程中更易于发现错误,极易进行精准修正。然而,知识图谱也存在一定局限性,例如其覆盖范围相对较窄,尤其针对一些长尾知识、复杂知识则更易产生遗漏。因此知识图谱与 Web 搜索相结合,是知识检索增...
第一种融合路线是KG增强LLM,可在LLM预训练、推理阶段引入KG。以KG增强LLM预训练为例,一个代表工作是百度的ERNIE 3.0将图谱三元组转换成一段token文本作为输入,并遮盖其实体或者关系来进行预训练,使模型在预训练阶段直接学习KG蕴含的知识。 第二种融合路线是LLM增强KG。LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于...
针对上述问题，该团队设计了一种新的自我纠正自适应规划的知识图谱增强大模型范式，称为 Plan-on-Graph（PoG），它能够自适应地规划图上游走的探索范围，并且具备纠正错误推理路径的能力。通过以下的具体设计，有效缓解了上述问题造成的瓶颈：自适应探索范围。让大模型能够根据实际情况动态调整探索范围的广度，而不是固定...
在郑纬民院士看来，当大模型从个人应用走向企业应用，它就从玩具变成了工具，而工具的精确性至关重要。因此，知识图谱作为更“类脑”的人工智能工具，其精确的知识推导，可以跟大模型相互补充。而大模型的快速学习能力，又加速了知识图谱的知识生成，从而实现科技为人所用。来源：央视新闻客户端 ...
知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种建模和管理数据的方法,它利用图结构、知识语义和逻辑依赖,提供存储、推理和查询事实知识的能力。早期的应用主要是从公开语料中提取百科类 三元组来构建静态知识图谱,以提高搜索推荐的效率和体验。 自2018 年以来,企业数字化垂直领域的图谱应用越来越广泛,如金融、医疗、公安和能源...
1）知识互补：利用大模型海量开放域知识和知识图谱精确的结构化知识，形成知识互补，促进知识的延伸、补全和提取。2）相互学习：基于知识图谱的严谨结构，融合大模型所具备的泛化、完备、推理能力，可在垂直领域构建更加智能化的解决方案。3）能力提升：知识图谱可促进大模型提升知识质量水平，同时通过引入可解释的知识推理...
通过一套体系理解和使用知识图谱,避免对玲琅满目图谱概念的理解;对外,图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系,如大模型(Large Language Model, LLM),实现二者的双驱动增强,定义融合互通的技术范式和关键问题,借助LLM强大的语言理解能力,为基于非/半结构化数据的图谱构建提效,同时在用户问答中,语言要素和语义结构的理解也会...