这意味着在输入文本中嵌入了知识图谱的元素,以便模型在处理文本时同时考虑到知识图谱信息。这可以通过将知识图谱三元组与文本拼接,或者通过使用可见矩阵来分隔知识图谱信息和文本信息。 -Additional Fusion Modules Integration:引入额外的融合模块,将知识图谱信息与LLMs中的其他表示相融合。这些模块可以在模型的不同层次进行...
知识图谱(KGs)以结构化形式表示知识,可以增强LLMs的知识表达。LLMs和KGs互补,联合使用可以发挥各自优势、弥补不足。 本文全面综述LLMs和KGs的融合研究进展,提出了将二者统一的roadmap,包含三大框架:1) KG增强的LLMs,利用KGs增强LLMs的知识学习、推理和解释性;2) LLM增强的KGs,利用LLMs提升KGs在embedding、补全、...
通过结合知识图谱和LLM,Graph RAG不仅可以理解用户的自然语言输入,还可以根据知识图谱中的丰富语义信息,给出更加准确、全面的回答。 四、结语 Graph RAG技术通过结合知识图谱和大型语言模型,实现了对信息检索的显著增强。它不仅可以理解用户的真实意图,还可以在庞大的语义网络中找到与用户意图相关的信息,提高了搜索的准确...
Agent 作为代理人去向 LLM 发出请求,然后采取行动,且检查结果直到工作完成,包括LLM无法处理的任务的代理 (例如搜索或计算,类似ChatGPT plus的插件有调用bing和计算器的功能) 比如,Agent 可以使用维基百科查找 Barack Obama 的出生日期,然后使用计算器计算他在 2023 年的年龄...
Graph RAG 是由悦数图数据提出的概念,它结合了知识图谱和大语言模型 LLM,为搜索引擎提供了更全面的上下文信息和更精准的结果。Graph RAG 的核心思想是将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表,实体和关系则对应于单词。通过构建图模型的知识表达,将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示。这种图模型能够更好地理解...
Graph RAG技术通过融合知识图谱与大型语言模型(LLM),在信息检索领域实现了显著的增强效果。本文将介绍Graph RAG的工作原理,如何通过结合两者提升检索性能,并展望其在未来信息检索领域的潜在应用。
039_如何将知识图谱与LLM结合? 928 2023-05 3 040_什么是多模态学习? 955 2023-05 4 041_如何在LLM中进行多模态学习? 953 2023-05 5 042_LLM如何处理图像描述任务? 977 2023-05 6 043_LLM如何处理视频描述任务? 880 2023-05 7 044_如何解决LLM中的内存限制问题?
大型语言模型(LLMs)和知识图谱(KGs)是互补的技术,当它们结合使用时,可以平衡彼此的优势和劣势: - LLMs擅长理解和生成自然语言,但有时会产生虚假事实。 - KGs以结构化形式明确表示事实知识,但缺乏语言理解能力。 - 结合使用
在交互方式方面,悦数图数据库已经实现了基于「Graph + LLM」 技术的 Text2Cypher,即自然语言生成图查询。用户只需要在对话界面中通过自然语言就可以轻松实现知识图谱的构建和查询,更有开箱即用的企业级服务,企业用户可以使用悦数图数据库导入海量行业数据,快速构建行业专属知识图谱。基于悦数图数据库提供的强大查询能力...
KG-enhanced Recommendation 是一个增强型推荐算法，它利用知识图谱（Knowledge Graph，KG）来提升推荐系统的性能。这个算法的核心思想是将用户和物品在知识图谱中的路径转换为文本信息，然后融入到大模型（Large Language Model，LLM）中，以此来增强用户代理（user agent）的记忆，从而提高推荐质量。2、用户-商品上下文...