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...
它使用 LLM 生成 Cypher 查询语句,再在知识图谱上执行这些查询。这样,我们可以在不学习 Cypher 或任何其他查询语言的情况下查询知识图谱。 KnowledgeGraphQueryEngine接收storage_context,service_context和llm,并构建一个知识图谱查询引擎,其中NebulaGraphStore作为storage_context.graph_store。 图探索方法 7:KnowledgeGraphR...
本文的方法是基于链式思维(CoT)提示的,即利用LLMs的生成能力,通过在给出最终答案之前生成一系列中间理由,来引导LLMs进行多步推理的方法。 本文的方法与之前的CoT提示方法的主要区别在于,本文的方法引入了图表示/验证步骤,以显式地表示和检查问题和理由的语义结构,从而提高推理的有效性和准确性。本文的方法的整体流程...
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法,这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈,是LLM+ 系列的第三篇,加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章,目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。
同一天,LLM应用开发另一个代表产品Llamaindex也发布了其在此领域的新功能——workflow,进一步提升应用编排的能力。早在去年,Llamaindex在这方面已经有了动作,推出了Query Pipeline(详见:应用编排的未来是Pipeline,LlamaIndex开发预览版推出Query Pipeline,提升应用开发的灵活性),它是一个声明式设计...
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...
我们正在逐渐认识到这一点：要使用生成式 AI 做一些真正有意义的事情，你就不能只依靠自回归 LLM 来帮你做决定。我知道你在想什么：「用 RAG 呀。」或者微调，又或者等待 GPT-5。是的。基于向量的检索增强式生成（RAG）和微调等技术能帮到你。而且它们也确实能足够好地解决某些用例。但有一类用例却会让所有...
LangChain 通常被用作「粘合剂」，将构建 LLM 应用所需的所有不同部分连接在一起，因此，优先考虑构建一个稳健的集成生态系统对他们来说非常重要。大约一个月前，LangChain 开始进行一些改变，他们认为这将提升集成的稳健性、稳定性、可扩展性以及一般开发者的体验。他们将所有第三方集成分离到 langchain-community ...
随着人工智能大模型时代的到来,LLM大语言模型、RAG增强检索、Graph知识图谱、Prompt提示词工程等技术的发展日新月异,也让各行各业更加期待技术带来的产业变革。 比如,教育培训行业,教师数量相对有限、学生个体差异较大,如何用有限的教学资源来满足大量的学习需求、并且要保证所有学生都能跟上教学进度,是所有教育工作者最...