为了解决LLM在graph reasoning方面的不足,使用一种端到端的方法将LLM和GLM结合,提出了GraphLLM,该模型在图推理任务中的表现较好。 1. Introduction 目前图推理任务中LLM的表现比预期要差(论文中给出了一些具体的例子)。 由此我们提出一个问题:What hinders the ability of LLMs on graph reasoning tasks? 对于这个...
通过将这些 prompt 传入 LLM 得到嵌入,然后把 GNN embedding 与 LLM 对于这些 prompt 的嵌入做相似度计算,以此来进行预测。 [arXiv'23; Previously Submitted to ICLR'24] GraphLLM: Boosting Graph Reasoning Ability of Large Language Model (GraphLLM: GraphTransformer 提升 LLM 的图推理能力) Motivation 尽管p...
同时,Graph+LLM 可以助力快速构建知识图谱,帮助企业更深入地理解和挖掘数据价值。 此前经过杭州悦数研发团队与多家知名大语言模型 LLM 技术团队的合作,悦数图数据库已经实现了自然语言生成图查询功能,用户在对话页面通过自然语言就可以实现知识图谱的构建和查询,验证了可落地性。而在悦数图数据库最新升级的悦数图探索...
同时，悦数图数据库正致力于将 “GraphStore” 存储上下文引入 Llama Index，从而引入知识图谱的外部存储，全面打造更高效易用的「图+ LLM」 解决方案。通过提供面向 AIGC、LLM 等智能应用的图基础设施，帮助企业轻松构建关联海量数据的知识图谱，全面提升行业大模型的训练和部署成本，形成更敏捷、高效、易用的人工智...
而在悦数图数据库最新推出的 v3.7.0 产品体系中,重磅推出了 AI 知识图谱构建器功能,它可以接入大型语言模型(LLM),自动处理上传的文件数据,将其转化为知识图谱的形式并存储入库。这一过程不仅节省了大量的人力物力,而且极大提高了数据处理的效率,同时还支持大批量、大规模文件上传至大语言模型,支持用户自定义知识...
大语言模型(LLMs)通过扩大模型规模,展现了在各种自然语言处理任务上的卓越性能,而无需针对特定任务进行额外的微调。然而,它们仍然难以处理需要复杂多步推理的挑战性问题,如算术推理、常识推理和多跳问答。 最近,链式思维(CoT)提示方法通过在给出最终答案之前生成一系列中间理由,提高了LLMs的推理能力。尽管CoT提示及其变...
近来NebulaGraph 社区在 LLM + Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中,NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具,支持编排、图谱与大模型间的交互。之前,NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、Graph...
尽管我们喜欢大型语言模型,但目前仍不清楚将图解析为可以传递给 LLM 的序列(例如在GraphTexthttps://arxiv.org/abs/2310.01089或Talk Like A Graph https://openreview.net/forum?id=IuXR1CCrSi中)是否是一种合适的方法,可以保留图对称性并...
由于边的集合空间较大,为了避免让LLM对其进行探索而产生巨大的开销,我们首先使用LLM对节点集合进行表征,再基于表征向量,使用简单的相似度算子对节点间关系进行计算。在以上的边生成框架内,我们还采用了以下三种重要的技巧进行调整。 动态概率归一化 由于LLM表征的相似度可能与[0, 1]范围差距巨大,为了获得更适合采样的...
LLM Graph Transformer实现了两种不同的文档图谱生成模式,分别针对不同场景下的LLM应用进行了优化: 基于工具的模式(默认模式):适用于支持结构化输出或函数调用的LLM,该模式通过LLM的内置with_structured_output功能实现工具调用。工具规范定义了标准化的输出格式,确保实体和关系提取过程的结构化和规范化。该实现方式在图左...