Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey 研究背景 大型语言模型（LLMs）在处理特定领域知识、实时更新信息和专有知识时，常常面临局限性。为了克服这些不足，研究者们提出了利用图结构信息来增强LLMs的生成能力的方法。这种方法旨在捕捉文本间的复杂关系，减少冗余信息，并充分利用全局信息，以提升LLMs在各种场景...
Graph-aware distillation利用GNN作为教师模型,为LLM生成软标签,促进聚合信息的传输。 Discussions 为了对齐GNN和LLM,Symmetric Alignment可以平等地处理每一种模态,目的是同时增强GNN和LLM。这导致编码器能够有效地处理涉及这两种模式的任务,利用它们各自的编码优势来改进特定于模式的表示。此外,Asymmetric Alignment通过将GNN...
ExtractorBase接口负责信息提取的职责，当下已有的三元组提取器和关键词提取器都依赖了大模型能力，所以抽象类LLExtractor负责与LLM交互的公共逻辑，具体的实现类只需要提供提示词模板和结果解析即可。三元组提取器TripletExtractor的提示词模板（受LlamaIndex启发），核心理念是通过few-shot样本引导大模型生成三元组结构。TRIPL...
核心思想:利用GNN增强LLM的图推理能力,弥补其在数学计算、拓扑感知等领域的不足。 典型应用: GraphGPT:通过图指令微调使LLM理解复杂图结构。 InstructGraph:指令调优赋予LLM图生成与推理能力。 MolCA:跨模态投影器使LLM兼容分子图与文本信息。 预训练策略 基于GNN或LLM的预训练 主流方法:掩码语言建模(MLM)、语言建模...
LLM RAG Graph 知识抽取 Text2Cypher Graph RAG 未来规划 技术背景 LLM 是什么 这里简单、快速地介绍下大语言模型:从 GPT-2 开始,到后来流行的 GPT-3,人们逐渐意识到语言模型达到一定规模,借助部分技术手段之后,程序好像可以变得和人一样,去理解人类复杂的思想表达。与此同时,一场技术变革也悄然发生了,曾经我们需...
所有的索引存储统一抽象为IndexStore,LLM服务作为构建索引能力依赖(文本模型、嵌入模型等)。 索引存储当下支持向量存储(VectorStore)和知识图谱(Knowledge Graph)两种,保留对其他索引格式的扩展能力。 知识图谱层负责知识的表示和语义抽象,数据底座是图存储(GraphStore)。当然也可以直接对接外部的知识图谱系统。
本文为TuGraph团队联合北京大学、浙江大学、中国人民大学、罗格斯大学的研究成果《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》论文解读。 导读:最近,在无需重新训练的情况下,检索增强生成(RAG)成功应对了大语言模型所面临的诸多挑战,取得了显著成功。通过引入外部知识库,RAG 优化了 LLM 的输出,有效缓解了诸如“幻觉...
A Survey of Large Language Models:https://arxiv.org/abs/2303.18223,主要了解下基本概念; 中文版的综述《大语言模型综述》:https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey/blob/main/assets/LLM_Survey__Chinese_V1.pdf 如何基于 LLM 做问答 Q:NebulaGraph 论坛现在累计的问答数据和点赞标记,是不是很好的样本数据...
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱作为一种强大的知识表示和推理工具,受到了越来越多的关注。然而,传统的知识图谱问答系统往往面临着知识覆盖不全、推理能力不足等挑战。GraphRAG(Graph Retrieval Augmented Generation)技术应运而生,它巧妙地将知识图谱与生成式模型结合,通过切片片段的方式提取关键信息,极大地...
所有的索引存储统一抽象为IndexStore,LLM服务作为构建索引能力依赖(文本模型、嵌入模型等)。 索引存储当下支持向量存储(VectorStore)和知识图谱(Knowledge Graph)两种,保留对其他索引格式的扩展能力。 知识图谱层负责知识的表示和语义抽象,数据底座是图存储(GraphStore)。当然也可以直接对接外部的知识图谱系统。