LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于当前市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain在这里发挥了重要作用,提供了必要的标准化处理。LLM Graph Transformer采用了双模式设计,提供了两种相互独立的运行模式。 LLM Graph Transformer实现了两种...
这种双模式设计确保了LLM Graph Transformer可以适配不同类型的LLM,无论是通过工具直接构建还是通过文本提示解析来生成图谱结构。 即使使用支持工具/函数的模型,也可通过设置 _ignore_tools_usage=True_ 参数启用基于提示的提取模式。 基于工具的提取实现 选择基于工具的提取方法作为主要实现方案的原因在于,它能够最大程度...
随着大型语言模型(LLMs)的发展,这种技术的应用范围得到了显著扩展,并逐渐成为主流技术方案之一。LangChain框架作为一个为大型语言模型应用提供通用接口的框架,将知识图谱的构建以LLM Graph Transformer的形式整合到了其中,为开发者提供了强大的工具。 LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于市...
Twitter上的公告表明,这可能会成为与知识提取和表示相关的开发人员和研究人员的改变者。 LangChain的LLM Graph Transformer是一款先进的人工智能工具,旨在将非结构化文本转换为详细的知识图谱。该工具以其双模式操作和与流行的图数据库平台Neo4j的无缝集成而脱颖而出。它特别针对增强检索增强生成(RAG)应用程序,通过智能地...
LLM Graph Transformer技术架构 LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于当前市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain在这里发挥了重要作用,提供了必要的标准化处理。LLM Graph Transformer采用了双模式设计,提供了两种相互独立的运行模式。
在工具受限时,通过提示引导模型实现类似功能。 此外,即使在支持工具的模型中,也可以通过设置 ignore_tools_usage=True 强制启用基于提示的模式,以满足特定需求。 这种灵活性让 LLM Graph Transformer 能够高效适配多样化的 LLM,提供了统一且易用的知识图谱构建体验。
使用LangChain实现,您可以使用node_properties和relationship_properties属性来指定希望LLM提取的节点或关系属性。 LLMGraphTransformer实现的不同之处在于,所有节点或关系属性都是可选的,因此并非所有节点都具有description属性。如果我们愿意,我们可以定义一个自定义提取,使其具有强制性的description属性,但在本文的实现中我们...
LLM Graph Transformer LLM图转换器被设计为灵活的框架,用于使用任何LLM构建图谱。鉴于有如此多不同的提供商和模型可供选择,这项任务远非简单。幸运的是,LangChain可以处理大部分标准化流程。至于LLM图转换器本身,它具有在两种完全独立模式下运行的能力。
LLM Graph Transformer被设计为一个可适配任意LLM的图谱构建框架。鉴于当前市场上存在大量不同的模型提供商和模型版本,实现这种通用性是一个复杂的技术挑战。LangChain在这里发挥了重要作用,提供了必要的标准化处理。LLM Graph Transformer采用了双模式设计,提供了两种相互独立的运行模式。
简介:本文介绍了LangChain的LLM Graph Transformer框架,探讨了文本到图谱转换的双模式实现机制。基于工具的模式利用结构化输出和函数调用,简化了提示工程并支持属性提取;基于提示的模式则为不支持工具调用的模型提供了备选方案。通过精确定义图谱模式(包括节点类型、关系类型及其约束),显著提升了提取结果的一致性和可靠性。