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...
GraphToken [144] 评估了一系列 GNN 模型作为图编码器,包括 GCN、MPNN [105]、GIN、Graph Transformer、HGT [56] 等。 文本编码。由于 LLMs 在理解文本信息方面的巨大能力,大多数现有方法,如 ProteinChat [141] 和 DrugChat [136],直接将 LLMs 用作文本编码器。在 GraphLLM [134] 中,利用 LLM 的分词器...
Graph2Text方法会导致对图的文本描述冗长,从冗长的文本中获取图推理任务的基本信息对LLMs是个挑战 上述第二点的证明,使用GraphLLM,文本长度显著降低,准确率也有很大提升 为了解决上述问题,我们提出了一个新的模型:GraphLLM。这个模型的核心思想是将graph learning module(graph transformer)和LLM结合。相比于使用Graph2...
Agent 应用项目,例如目前比较火的 coding 方向有一堆热门项目,MetaGPT,OpenDevin,SWE-Agent 等。 更广义的 LLM 应用开发框架,比如 LangGraph,DSPy,各种可控生成框架等。 Evaluation 相关的项目,这也是实际应用落地中非常关键的一环。 Serving,fine-tune 等其它话题。 Stack of ...
从所支持的 AI 框架（PyTorch、TensorFlow、MXNet 等）中跟踪代码，将计算图（compute graph）提取到 ...
特别是,GIMLET 提出了一种基于距离的联合位置嵌入方法,利用最短图距离来表示图节点之间的相对位置,使变换器编码器能够编码图和文本。GraphToken [144] 评估了一系列 GNN 模型作为图编码器,包括 GCN、MPNN [105]、GIN、Graph Transformer、HGT [56] 等。
LLMGraphTransformer.convert_to_graph_documents(文档)AttributeError:“str”对象没有属性“content”问题描述 投票:0回答:1from langchain_core.documents import Document text = """ Marie Curie, born in 1867, was a Polish and naturalised-French physicist and chemist who conducted pioneering research on ...
CUDA Graph（自PyTorch 1.10版以来已集成）通过提供工具捕获由代码块引起的所有GPU活动，形成一个kernel启动的有向图，实现一次性提交，从而服务于这一目的。提前提取计算图（AOT）并转换为可部署的工件（模型追踪）。例如，PyTorch的torch.jit.trace 可以追踪PyTorch程序，并将其打包成可部署的TorchScript程序。你可以...
具体来说,让一个图与原始文本内容对应,其中代表节点数,表示第i个结点的文本长度。通过任意图编码器(例如graph transformer)和文本编码器(例如普通transformer)得到编码后的图表示和文本表示。 接着,通过对比学习进行不同维度的「文本-图」对齐: 其中为对比标签,和为不同对比策略的转换函数。
Add support for simple node properties in llm graph transformer. Linter and dynamic pydantic classes aren't friends, hence I added two ignores Sorry, something went wrong. dosubotbotaddedsize:LThis PR changes 100-499 lines, ignoring generated files.🤖:improvementMedium size change to existing co...