三元组表是将知识图谱中的每条三元组存储为一行具有三列的记录(主语,谓语,宾语)。三元组表存储方案虽然简单明了,但三元组表的行数与知识图谱的边数一样,其问题是将知识图谱查询翻译为SQL后会产生大量三元组表的自连接操作,影响效率。 水平表存储方案的每行记录存储知识图谱中一个主语的所有谓语和宾语,相当于知识...
本方法步骤包括:对基于模式匹配的图谱查询流程进行优化,其中,对查询表达进行优化的方法为:根据用户的输入信息查询是否存在历史查询模板/记录,如果存在则将其反馈给用户,并提示是否采用或对该历史查询模板/记录进行调整,如果调整则进入查询图编辑步骤;否则为该用户创建新的查询图并进入查询图编辑步骤;查询图编辑步骤中,根...
该系统通过采集并预处理数据库缓存及查询数据,构建实时更新的分布式多级知识图谱,辅以路径生成算法增强查询效能,其次,通过高频预缓存子数据库与图谱节点联动,结合预测模型预加载高频查询结果,定期更新确保数据时效,第三,在查询时,系统提供实时推荐,预缓存意向查询,未命中意向查询时则解析全局查询,生成查询路径,最后,...
GraphRAG 是微软开发并开源的一种基于图的检索增强方法,它结合了大型语言模型(LLM)和图机器学习技术,用于从非结构化文本中提取结构化数据,构建知识图谱。 GraphRAG 通过这种方法支持问答、摘要等多种应用场景。其特色在于利用图机器学习算法进行语义聚合和层次化分析,从而在执行基于检索增强生成(RAG)的任务时,能够提供...
像做产品一样做算法,才能最大的发挥算法的价值,以及缩短与用户的链路,同时也能更好的感知用户的体验反馈,从用户角度去优化算法,而非坐等运营产品总结而来的二道手信息,要知道二道手信息往往并不准确。 事件驱动的文本信息。一直在思考为何知识图谱这个庞然大物很难快速变现呢,也许就在于没有一个很好的单一场景的应用...