基于图的检索增强生成(Graph-based RAG)通过将图结构中的外部知识集成至 LLM,有效提升模型的事实准确性、适应性、可解释性与可信度。然而,目前各种基于图的 RAG 方法缺乏统一框架,难以在相同实验环境下系统比较和深入分析。 研究贡献 1、创新统一框架:首次提出涵盖所有现有 Graph-based RAG 方法的统一框架,从高...
LLM-based-graph-tool 是一个基于多模态大模型的图表解析器,它利用自然语言处理(NLP)技术和机器学习算法来理解和解释复杂的数据图表。这个工具可以用于分析各种类型的数据,包括统计图表、流程图、思维导图等。 通过使用 NLP 技术,LLM-based-graph-tool 能够理解图表中的文字描述和符号含义,并将其转换为计算机可以理解...
PathRAG 也是一种新型 Graph-based RAG 方法,通过检索索引图中的关键关系路径,减少噪声并优化 LLM 提示。其核心创新在于基于流的剪枝算法和路径为基础的提示策略,特别适用于捕捉复杂数据集中的关系。(其实可以看做相比GraphRAG假如剪枝算法和路径提示策略,减少噪声并提升性能) 三种Graph-based RAG对比总结(PathRAG、Grap...
Graph-based LLM power tool for exploring many completions in parallel. Announcement·Try Online·Report a Bug About Flux is a power tool for interacting with large language models (LLMs) thatgenerates multiple completions per prompt in a tree structure and lets you explore the best ones in paral...
LLM-based-graph-tool 一个基于 InternVL 的 多模态大模型图表解析器项目,欢迎大家也来参加书生大模型实战营项目 介绍 现在的一些多模态大模型虽然已经具备了图表解析能力,但是并不能很完美的解析出图表中的位置以及关系等信息,强如GPT4o也经常出现无法解析出坐标的问题。
PathRAG 也是一种新型 Graph-based RAG 方法,通过检索索引图中的关键关系路径,减少噪声并优化 LLM 提示。其核心创新在于基于流的剪枝算法和路径为基础的提示策略,特别适用于捕捉复杂数据集中的关系。(其实可以看做相比GraphRAG假如剪枝算法和路径提示策略,减少噪声并提升性能) ...
It then uses a “gist memory constructor” to iteratively create a unified graph representation of the entire knowledge it has retrieved. As it builds up the gist memory, it checks with the LLM to see whether it has enough information to answer the query and terminates the process if it ...
City-wide delivery demand joint estimation and prediction problem is formulated.Modeling region-specific and region-wide patterns in a unified graph representation.Geospatial knowledge is extracted from the embedding of Large Language Models.Cross-city transferability is promoted by integrating LLM-based ...
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。GraphRAG与大模型融合使用的原理是通过结合知识图谱和图机器学习,显著增强了LLM在处理复杂和多样化私有数据集时的性能。GraphRAG不仅能够理解并回答
Furthermore, GAG supports generating graphs with up to nearly 100,000 nodes or 10 million edges through large-scale LLM-based agent simulation with parallel acceleration, achieving a minimum speed-up of 90.4%. The source code is available at https://github.com/Ji-Cather/GraphAgent. PDF ...