查询方法 1:基于知识图谱向量的实体检索 query_engine=kg_index.as_query_engine() 这种方法使用向量相似性查找知识图谱实体,提取相关的文本块,并可选择探索关系。这是LlamaIndex的知识图谱查询引擎的默认方式,它基于索引构建。它非常简单、开箱即用,不需要额外的参数。 查询方法 2:基于关键词的知识图谱实体检索 kg_...
主要内容:知识图谱、LLM相关的内容 磐石 · 34 篇内容 openai o1 series-rl framework: Let’s Verify Step by Step openai, Quiet-STaR, SCoRe 总结主要内容 之前介绍了value model + mcts方法作为迭代策略提升(decision-time planing)训练相关的文章,这次介绍和openai o1可能相关policy gradient type methods learn...
目前使用的知识图谱是neo4j,使用的LLM是gpt-3.5-turbo,计划实现的框架是langchain的[Neo4j DB QA chain](Neo4j DB QA chain | ️ Langchain),这个框架主要分为两个部分: 1.输入自然语言问句->生成cypher查询语句->利用生成的语句查询知识图谱 cypher查询语句是neo4j使用的一种查询指令,可以提供便捷的查询与展示...
explore_global_knowledge=True:指定查询引擎是否要考虑知识图谱的全局上下文来检索信息。当设置explore_global_knowledge=True时,查询引擎不会将其搜索限制在本地上下文(即,一个节点的直接邻居),而是会考虑知识图谱的更广泛的全局上下文。当你想检索与查询不直接相关,但在该知识图谱的更大上下文中有关的信息时,这可能很...
知识图谱助力大语言模型减少幻觉: a survey # 文章推荐 # 文章名称:Can Knowledge Graphs Reduce Hallucinations in LLMs? : A Survey 文章链接:https://arxiv.org/pdf/2311.0… 阅读全文 利用llms实现知识图谱补全:超越ChatGPT与GPT-4,实现三元组分类和关系预测新高度 ...
3. 涵盖了新进展:文中覆盖了 LLM 和知识图谱的先进技术。其中讨论了 ChatGPT 和 GPT-4 等当前最先进的 LLM 以及多模态知识图谱等知识图谱新技术。 4. 挑战和未来方向:文中也会给出当前研究面临的挑战并给出一些有潜力的未来研究方向。 LLM和知识图谱基础知识 ...
自LLM 系列文章《知识图谱驱动的大语言模型 Llama Index》、《Text2Cypher:大语言模型驱动的图查询生成》、《Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强》陆续和大家见面,以及《夜谈 LLM》主题直播同大家交流一番 LLM 和知识图谱、图数据库之后,在上周 NebulaGraph 的研发人员做客开源中国·高手问答活动,同开源中国的...
知识和语言、语义,还是有区别,语言是知识的一种载体。大语言模型是语言模型,它本身是不能胜任对知识以及知识之间的关系进行管理的。所以才会出现在 LLM 的 stack 中使用向量数据库、图数据库来管理领域知识的需求。 Elven_Xu 提问:有个场景问题请教一下,关于知识图谱和LLM,看您上面的回答也讲到了两者之间的关系,...
然而,借助知识图谱,我们可以采取更有意思的方法: 知识图谱 知识图谱这个术语最初由谷歌在 2012 年 5 月提出,作为其增强搜索结果,向用户提供更多上下文信息的一部分实践。知识图谱旨在理解实体之间的关系,并直接提供查询的答案,而不仅仅返回相关网页的列表。
本文深入探讨了Graph RAG技术,该技术通过融合知识图谱与大型语言模型(LLM),显著提升了信息检索的准确性和效率。文章分析了Graph RAG的核心原理、应用案例以及未来发展前景。