所以,a plain vector similarity search会存在multi-hop questions. 但是,我们可以使用多种策略来回答multi-hop questions requiring information from各种各样的文档。 Knowledge Graph as Condensed(浓缩的) Information Storage 大多数使用 LLM 来回答我们遇到的多跳问题的新方法都集中在查询时解决任务。但是,我们认为,...
LLM-graph-builder利用大语言模型,将非结构化数据转化为结构化知识图谱,支持GPT-3.5、GPT-4o、Gemini等模型 581 -- 0:23 App DevRev 帮助用户开发轻量级的 AI Agent,并通过知识图谱实现实时数据连接 869 1 26:22 App 基于知识图谱、大模型、rag的李白项目, 新增agent工具调用(tool call) 1.8万 20 5:55 App...
LLM 与 KG 的优缺点分析 LLM大语言模型 优点:通用知识的理解及泛化能力、语言理解和知识处理能力; 缺点:幻觉导致准确性低,缺少领域内知识(新知识) KG 知识图谱 优点:结构化知识、准确性较高 缺点:不完整性、缺少语言的理解 两者可以很好的结合,互相弥补。 使用知识
我们的路线图包括三个通用框架,即1)增强型KG的LLMs,在LLMs的预训练和推理阶段中纳入KGs,或者为了增强LLMs学到的知识的理解能力;2)LLM增强的KGs,利用LLMs进行不同的KG任务,如嵌入、补全、构建、图文生成和问答;3)协同的LLMs + KGs,其中LLMs和KGs发挥平等的作用,并以相互有益的方式工作,通过数据和知识驱动双...
查询知识图谱通常需要与存储系统(如 Cypher)相关的特定领域知识。但是,在 LLM 和 LlamaIndex KnowledgeGraphQueryEngine 的帮助下,这可以通过自然语言来实现! 知识图谱查询引擎(KnowledgeGraphQueryEngine)是一个查询引擎,允许我们使用自然语言查询知识图谱。它使用 LLM 生成 Cypher 查询,然后在知识图谱上执行。这样,我们就...
LLM + Knowledge Graph August 31, 2024 by walterTable of Contents LLM + Knowledge Graph Comments |0| CancelComments |0|Legend *) Required fields are marked **) You may use these HTML tags and attributes: <blockquote cite=""> Category: 似水流年 Previous post Next post...
LLMs之RAG:GraphRAG(本质是名词Knowledge Graph/Microsoft微软发布)的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略 导读:2024年7月3日,微软正式开源发布GraphRAG。GraphRAG可以提高大型语言模型在私有数据集上的推理能力。 背景痛点:基线RAG (Retrieval-Augmented Generation)方法在以下情况下表现不佳: 需要跨越不同片段信息...
KnowledgeGraphRAGRetriever实际上是一个检索器对象,将问题或任务作为输入,对知识图谱执行子图谱 RAG 的检索,将检索结果(节点)返回,作为下游的LLM或者query engine使用。 KnowledgeGraphRAGRetriever的工作原理如下: 从用户自然语言的查询字符串中获取实体。 从图存储中以知识序列(Knowledge Sequence)的形式获取子图谱(Subgra...
To evaluate the accuracy of knowledge graph effectively and efficiently, a common paradigm is to match the facts in knowledge graph with specific external knowledge. In this study, an LLM-enhanced (large language model enhanced) embedding framework is designed, integrating the verification ability of...
2.1 Large Language Model(LLMs) 主要依靠transformer和注意力机制 分类如上所示。 LLM根据结构分类如下: 2.1.1 Encoder-only LLMs 主要根据输入句子来预测mask words。 主要应用在文本分类,实体识别领域。 2.1.2 Encoder-decoder LLMs 将输入文本编码至隐藏层,再生成目标文本。