大模型在处理大规模非结构化文本数据中的实体发现、指代消解和关系提取方面表现出色,它们为自动化快速地构建图提供了令人兴奋的可能性,见下图。 Graph Extractor是专为从用户输入文本中提取实体和关系信息并直接可视化为图而设计的插件,见下图。 我们输入了一篇关于联觉(Synesthesia)和自闭症(Autism)之间遗传联系的文章—...
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实现了两种不同的文档图谱生成模式,分别针对不同场景下的LLM应用进行了优化: 基于工具的模式(默认模式):适用于支持结构化输出或函数调用的LLM,该模式通过LLM的内置with_structured_output功能实现工具调用。工具规范定义了标准化...
graph.refresh_schema() print(graph.schema) 【输出】 Node properties are the following: Movie {title: STRING, tagline: STRING, released: INTEGER, id: STRING, imdbRating: FLOAT},Person {born: INTEGER, name: STRING},Genre {name: STRING} Relationship properties are the following: ACTED_IN {role...
英智AI教学助手是融合了LLM大语言模型技术、GraphRAG知识图谱增强技术、Prompt提示词工程技术等最前沿人工智能技术的教育培训行业场景化解决方案。AI辅助备课 在传统的备课过程中，教师需要花费大量时间编写教案、设计课堂活动和搜集教学资源。英智AI教学助手，通过分析海量的教学资源和数据，教师只需输入教学目标和学情要求，...
LLM + GraphRAG技术,赋能教育培训行业数字化创新 随着人工智能大模型时代的到来,LLM大语言模型、RAG增强检索、Graph知识图谱、Prompt提示词工程等技术的发展日新月异,也让各行各业更加期待技术带来的产业变革。 比如,教育培训行业,教师数量相对有限、学生个体差异较大,如何用有限的教学资源来满足大量的学习需求、并且要...
而图数据库作为一种处理复杂数据结构的工具,能够为企业构建行业大语言模型提供强大的支持,包括丰富亿万级别的上下文信息,提升模型的应答精度,从而实现企业级的应用效果。同时,Graph+LLM 可以助力快速构建知识图谱,帮助企业更深入地理解和挖掘数据价值。 此前经过杭州悦数研发团队与多家知名大语言模型 LLM 技术团队的合作...
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经过悦数研发团队的努力和与国际多家知名大语言模型 LLM 技术团队的合作，目前悦数图数据库的产品已经可以实现基于 Graph + LLM 技术的 Text2Cypher，即自然语言生成图查询。用户只需要在对话界面中通过自然语言就可以轻松实现知识图谱的构建和查询，更有开箱即用的企业级服务，欢迎大家在文末点击试玩体验新一代的悦...
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