(NLGraph: LLM for graph reasoning benchmark) Motivation Key Insights Build-a-Graph and Algorithmic prompting [ACL'24] InstructGraph: Boosting Large Language Models via Graph-centric Instruction Tuning and Preference Alignment (InstructGraph: LLM for Graph Reasoning 四角度指令微调) Motivation Challenge ...
MuseGraph: Graph-oriented Instruction Tuning of Large Language Models for Generic Graph Miningarxiv.org/abs/2403.04780 文章介绍了一种名为MuseGraph的新框架,旨在通过结合图神经网络(GNNs)和大语言模型(LLMs)的优势,提高对属性丰富图的挖掘能力。 github:无 ——— 码字不易,给个小心心呗╰(*°▽°*)...
与此同时，悦数图数据库也是国内首家引入了 LangChain 的图数据库厂商，率先实现了基于 Knowledge Graph + Vector DB 的 retrieval-augmented generation （Graph In-Context Learning）方案。同时，悦数图数据库正致力于将 “GraphStore” 存储上下文引入 Llama Index，从而引入知识图谱的外部存储，全面打造更高效易用...
KnowledgeGraphQueryEngine接收storage_context,service_context和llm,并构建一个知识图谱查询引擎,其中NebulaGraphStore作为storage_context.graph_store。 图探索方法 7:KnowledgeGraphRAGRetriever KnowledgeGraphRAGRetriever是 LlamaIndex 中的一个RetrieverQueryEngine,它在知识图谱上执行 Graph RAG 查询。它接收一个问题或任...
实体提取的代码在目录graphrag/index/verbs/entities/extraction/strategies/graph_intelligence,默认策略是graph_intelligence,也就是使用LLM根据Prompt进行自动提取。上文有说到实体提取的Prompt很大(位于根目录prompts/entity_extraction.txt),大约有2000多个Token,并且和文档的chunk的数量成倍数关系。因此,如果采用NLTK进行...
实体提取的代码在目录graphrag/index/verbs/entities/extraction/strategies/graph_intelligence,默认策略是graph_intelligence,也就是使用LLM根据Prompt进行自动提取。上文有说到实体提取的Prompt很大(位于根目录prompts/entity_extraction.txt),大约有2000多个Token,并且和文档的chunk的数量成倍数关系。因此,如果采用NLTK进行...
这一方法成功催生了更多类似技术，如思维树（Tree-of-Thoughts）和思维图（Graph of Thoughts）。尽管如此，这个框架的一个关键前提 —— 模型输出的文本真的可以作为其预测的解释 —— 还未经验证。因此，这篇综述通过案例分析探讨了 CoT 解释的忠实性。Case Study-4: CoT 是否真的提高了 LLM 的可解释性？作者...
因此，利用 LLMs 在图机器学习（Graph ML）中的能力越来越受到关注，并有望增强 Graph ML 向图基础模型（GFMs）的方向发展。GFMs 通常在大量数据上进行训练，并可以适应广泛的下游任务。通过利用 LLMs 的能力，预计可以增强图 ML 泛化各种任务的能力，从而促进 GFMs。目前，研究人员已经做出了一些初步的努力，探索 ...
Vector | Graph:蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读 OpenSPG v0.0.3 发布,新增大模型统一知识抽取&图谱可视化 人工智能 阅读3.1k更新于2024-08-13 可信AI进展 4声望6粉丝 致力于最新可信人工智能技术的传播和开源技术的培育,覆盖大规模图学习,因果推理,知识图谱,大模型等技术领域,欢迎关注。
整个GraphRAG的流程如下: 1、Source Documents → Text Chunks:A fundamental design decision is the granularity with which input texts extracted from source documents should be split into text chunks for processing. In the following step, each of these chunks will be passed to a set of LLM prompts...