1. LLMs方面,涵盖了最新大规模语言模型ChatGPT、GPT-4等的讨论。这些模型展示了语言模型规模扩大带来的质的飞跃,对LLM与KG融合具有启发意义。 2. KGs方面,讨论了新兴的多模态知识图谱。这为增强KG语义理解提供了新的可能,也为LLM带来了融合视觉信息的新方向。 3. 提出了LLM与KG协同框架,讨论了知识表达和推理的...
LLMs输入 Integration(LLMs输入的集成): -综合文本和知识:将知识图谱信息与LLMs的文本输入相结合,使模型在处理文本时可以同时考虑到知识图谱信息。这有助于模型更好地将文本与实际世界的知识关联起来,从而生成更准确和相关的文本。 -降低知识噪音:通过将知识图谱信息与文本输入分开处理,可以降低知识图谱信息对文本的影...
Graph RAG技术结合了知识图谱和LLM的优势,通过以下步骤实现对信息检索的增强: 语义解析:首先,LLM对用户的查询进行语义解析,理解用户的真实意图和查询中的关键信息。 图谱导航:然后,Graph RAG在知识图谱中根据LLM解析出的关键信息进行导航,找到与用户意图相关的节点和路径。 结果生成:最后,Graph RAG根据找到的相关节点和...
Agent 作为代理人去向 LLM 发出请求,然后采取行动,且检查结果直到工作完成,包括LLM无法处理的任务的代理 (例如搜索或计算,类似ChatGPT plus的插件有调用bing和计算器的功能) 比如,Agent 可以使用维基百科查找 Barack Obama 的出生日期,然后使用计算器计算他在 2023 年的年龄...
大型语言模型(LLMs)和知识图谱(KGs)是互补的技术,当它们结合使用时,可以平衡彼此的优势和劣势: - LLMs擅长理解和生成自然语言,但有时会产生虚假事实。 - KGs以结构化形式明确表示事实知识,但缺乏语言理解能力。 - 结合使用
Graph RAG 是由悦数图数据提出的概念,它结合了知识图谱和大语言模型 LLM,为搜索引擎提供了更全面的上下文信息和更精准的结果。Graph RAG 的核心思想是将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表,实体和关系则对应于单词。通过构建图模型的知识表达,将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示。这种图模型能够更好地理解...
本文介绍了Graph RAG技术,通过结合知识图谱与大型语言模型(LLM),实现检索功能的增强,提升信息检索的准确性与效率。
所属专辑:LLM大模型AIGC100个基本知识 音频列表 1 038_什么是知识图谱? 941 2023-05 2 039_如何将知识图谱与LLM结合? 928 2023-05 3 040_什么是多模态学习? 955 2023-05 4 041_如何在LLM中进行多模态学习? 953 2023-05 5 042_LLM如何处理图像描述任务?
在交互方式方面,悦数图数据库已经实现了基于「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,企业用户可以使用悦数图数据库导入海量行业数据,快速构建行业专属知识图谱。基于悦数图数据库提供的强大查询能力...
本文介绍了Microsoft开源项目GraphRAG,探索其如何将LLM模型与知识图谱结合以增强检索技术,解析项目中的关键难点,并展示实际应用案例,最后展望该领域未来的发展趋势。