LLMs 对 KGs 的支持:可用于预测时序知识图谱,协助构建知识图谱,进行知识图谱验证等。 LLMs 和 KGs 的融合方法:如 ERNIE 等模型通过不同方式融合两者,包括融合文本和知识嵌入、在大型语言模型内部添加知识、多模态大型语言模型等。 模型分类:按照“附加组件”和“联合”对相关模型进行分类,前者将两者作为补充工具,后...
1.图谱构建层面的问题: 2.场景应用层面的问题: 我目前在做的KG和LLM结合的RAG知识库产品 最近在做一款知识库产品,其中的核心技术包括KG和LLM,借着最近几年的思考写个开篇,后续会持续介绍产品的一些打造思路,感兴趣的朋友可以关注公众号ByteChu,或者加作者好友做进一步交流。 知识图谱和大语言模型在企业或组织内部应...
个人非常推荐的GraphRag相关的论文(附代码),不像Microsoft官方的graphRag那么复杂,这篇论文更偏向于阐述LLM和KG的结合范式的研究。 1756 -- 14:00 App 支持更多的第三方大模型的接入,基于知识图谱、大模型、rag的李白项目 2.5万 3 21:08 App 开源了,基于大模型、知识图谱、rag的李白项目,欢迎大家去github给个st...
https://www.youtube.com/watch?v=r09tJfON6kEGraphRAG是微软的一个研究项目,探索知识图和大型语言模型的使用,以增强检索增强生成。它是一个端到端的系统,通过结合文本提取、网络分析、LLM提示和摘要,可以丰富地理解大量文本的数据集。, 视频播放量 7937、弹幕量 0、点
传统的搜索引擎主要依赖于关键词匹配,而大模型与知识图谱的结合可以有效提高信息检索效率。通过将实体和实体之间的关系表示为知识图谱中的节点和边,搜索引擎可以更准确地理解用户的需求,提高检索结果的质量。 2. 推动人工智能发展 大模型与知识图谱的结合可以推动人工智能领域的发展。通过将大模型训练出的模型应用于知识...
首先,知识图谱接口允许与一个或多个知识图谱进行交互; 其次,动作状态机(ASM),这是一个有限状态机,它定义了可行的动作、状态和在大型语言模型与知识图谱互动扩展本地知识图谱子图时使用的提示模板; 最后,树形搜索算法决定了整体的搜索路径,包括最优先搜索、错误后的回溯以及找到答案时的终止。
知识图谱与大模型结合方法概述 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线:1)KG增强的LLM,可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs;2)LLM增强KG,LLM可用于KG构建、KG embedding、KG补全、基于KG的文本生成、KBQA(基于图谱的问答)等多种场景;3)LLM+...
币界网报道:据界面新闻报道,凌云光 9 月 1 日披露投资者关系活动记录表显示,目前在工业领域,基于大模型的垂直应用处于探索阶段。公司与智谱 GLM 在工业的几个场景中开展合作,目前已经成功将大模型和知识图谱等技术结合并应用在富士康的主板维修中,将原有的 1500 个工序压缩到 15 个步骤,效率大幅提升。与此同时,...
本发明结合知识图谱与预训练大规模语言模型提升回答生成的准确性、相关性和效率。天眼查资料显示，江苏思远集成电路与智能技术研究院有限公司，成立于2020年，位于常州市，是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。企业注册资本1000万人民币，实缴资本270万人民币。通过天眼查大数据分析，江苏思远集成电路与智能技术...
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