最后通过修剪过程,使用查询对齐的图架构来精炼超关系知识图,以提取最相关的组成部分,从而提高大型语言模型在生成答案时的效率和有效性。 「最后」,将修剪后的超关系知识图谱中的每个超三元组转换为自然语言句子,并通过特定的符号连接成长句子。然后,根据与知识架构的相似度得分,将句子按降序排列形成输入提示,确保与查询...
知识图谱构建:分为两个阶段:首先,利用基于规则的方法提取预定义的字段,然后用LLM解析剩余文本,构建每个问题的树结构。其次,根据问题中的显式链接和利用文本嵌入计算问题标题的语义相似度来推断隐式链接,构建问题之间的连接。 嵌入生成:利用预训练的文本嵌入模型为问题中的文本节点生成嵌入向量,存储在向量数据库中,以支...
微软开源GraphRAG 融合知识图谱极大增强大模型问答、摘要、推理 #人工智能 - AIGC从零开始于20240704发布在抖音,已经收获了69个喜欢,来抖音,记录美好生活!
该系统通过构建实体知识图谱来增强大模型的搜索、问答、摘要、推理等能力,特别擅长处理大规模数据集。 项目入口:https://top.aibase.com/tool/graphrag 传统的 RAG 系统在处理外部数据源时,过度依赖局部文本片段的检索,无法捕捉到整个数据集的全貌。而 GraphRAG 则通过构建实体知识图谱,帮助大模型更好地捕捉文本中的...
品玩7月3日讯,据微软官方消息,微软现已在 GitHub 上开源一种给予图形的检索增强生成方法GraphRAG,可以在私有或以前未见过的数据集上进行问题解答。 与传统的 RAG 方法相比,GraphRAG能提供更有条理的信息检索和更全面的响应生成。作为 GraphRAG 代码库的补充,微软还提供了还有一个解决方案加速器,它提供了一种托管...
GraphRAG流程包括从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、为这些社区生成摘要，然后在执行基于RAG的...
1、基于此,有必要提供一种基于知识图谱增强的大语言模型问答生成方法,该方法包括: 2、s1:基于医学知识构建外部知识库,所述外部知识库为知识图谱形式; 3、s2:获取用户历史对话文本,所述用户历史对话文本经过编码器得到文本上下文嵌入表示; 4、s3:提取所述用户历史对话文本中问题文本的实体提及,并将所述实体提及链接至...
大模型落地的一些前沿观点 兼看知识图谱增强大模型问答的几个方案及CEVAL榜单评测启发 1 、Infra(硬件底层)团队必须比 Modelling(模型)团队还要强大。做过大模型 Infra 的人比做 大模型的人还要贵、更稀缺;而会做 Scaling Law(扩展定律,模型能力随着训练计算量增加而提 升)的人比会做大模型 Infra 的人更稀缺。
将大规模语言模型和知识图谱相结合，得到更新后的大规模语言模型；将用户的查询请求输入到更新后的大规模语言模型，以获得该模型输出的问答结果。该方法能够增强用户体验和提高用户交互效率，使得非技术用户可以轻松应用该问答系统，降低了非技术用户的使用难度。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
本文对大语言模型在知识图谱问答中的应用进行了深入分析和总结,提出了以下贡献和改进方向: 1. 系统化的技术方法总结:本文从语义解析和信息检索两大维度系统化总结了LLM在KGQA中的应用,进一步细分出直接生成、检索生成、子图生成、逻辑推理增强等多种技术方法,为KGQA技术的全面理解和实践提供了明确的框架。 2. 提出优化...