Repository files navigation README GraphLLM we aim to explore the potential of LLMs in graph machine learning, including the node classification task, link prediction task, graph-level classification task.About No description, website, or topics provided. Resources Readme Activity Stars 1 star...
upload reference code(llama, nodeformer, graphLLM, GoT) Oct 6, 2023 main.py upload reference code(llama, nodeformer, graphLLM, GoT) Oct 6, 2023 requirements.txt upload Cora dataset Oct 6, 2023 GraphLLM we aim to explore the potential of LLMs in graph machine learning, including the node...
异构图+LLM,存在几个难点: 异构图的节点/边具有类型(type)信息,不同的异构图类型不同,比如社交图,节点类型可以是粉丝、偶像,论文关系图,节点类型可以是作者、论文名称,如果我在社交图数据上训练一个graph encoder,它不能用于论文关系图,这就存在问题:如何构建一个统一的异构图graph encoder,能够处理任意的异构图呢...
[KDD'24] GAugLLM: Improving Graph Contrastive Learning for Text-Attributed Graphs with Large Language Models (GAugLLM: TAG & LLM enhanced 图对比学习) Motivation Challenge Preliminary Method 前言 这篇博客梳理了一些经典的 LLM for Graph Learning 工作。完整 paper list 参考: https://github.com/xkLi-...
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag官方文档：https://microsoft.github.io/graphrag/ 有人表示，它比普通的 RAG 更强大：GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。GraphRAG 和传统 RAG 对比结果 现如今，RAG 是一种使用真实世界信息...
源码可参考我的 GitHub 仓库:https://github.com/wenqiglantz/llamaindex_nebulagraph_phillies,当中包括了项目完整的 JupyterNote。 实现第 1 步:安装和配置 除了LlamaIndex,我们还要安装一些库: ipython-ngql:一个 Python 包,帮你更好地从 Jupyter Notebook 或 iPython 连接到 NebulaGraph; ...
GitHub:https://github.com/ZongqianLi/ReasonGraph.git 你好,我是唐国梁Tommy,专注于分享AI前沿技术。 欢迎你加入我的精品课程《深入LLM与RAG原理、实现与应用》。本课程将为你提供深入的理论知识与实践操作,帮助你深刻理解并熟练运用主流的大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)。
The LLM Knowledge Graph Builder Application is available online. You can also run it locally, by cloning the GitHub repository and following the instructions in the README.md file. It is using Docker for packaging front-end and back-end, and you can run docker-compose up to start the whole...
模型是在可扩展的图Transformer架构和LLM增强的数据增强机制的支持下构建的，以提升OpenGraph的效率和健壮性。通过在多个标准数据集上进行的广泛测试，团队证明了模型的出色泛化性能。据了解，作为对图基础模型构建的初步尝试，未来，团队工作将着重于增加框架的自动化能力，包括自动识别噪声连接和进行反事实学习。同时，团队...
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...