开放域数据集结果:在WQ-Freebase、NQ-Wiki和TQ-Wiki数据集上,KG-Agent的零样本性能优于全数据监督调优模型。例如,在WQ-Freebase数据集上,KG-Agent的准确率提高了9.7%。 迁移能力:在MetaQA数据集上,KG-Agent在不同领域的KG上表现出一致的改进,表明其学习到的推理能力可以有效地迁移到其他KG。 总体结论 本文提出...
从本质上讲,AI Agent 并不等同于 Philosophy Agent;相反,它是 Agent 这一哲学概念在人工智能领域的具体化。 现在AI Agent 也没有完全统一的名称,比如 “AI 代理”、“智能代理”、“智能体” 等等叫法,我们可以通过下面的文章还了解一下什么是 AI Agent,以及下了的技术原理及应用场景等。 1.2.2 什么是 AI A...
作者将LLM视为一个agent,交互式地探索KGs上的相关实体和关系,并根据检索到的知识进行推理。 代码地址:github.com/IDEA-FinAI/T ——— 码字不易,给个小心心呗╰(*°▽°*)╯。 前言 LLM在处理复杂推理任务通常有以下弊端: LLM无法对超出预训练语料的专业知识、长逻辑链以及多跳知识推理提供准确的答案。 缺乏...
1）强化学习（Reinforcement Learning）将交互式推理任务建模为部分可观察的马尔可夫决策过程（Partial Observable Markov Decision Process, POMDP），智能体通过反复尝试和学习最佳行动策略。常见的方法有 DRRN， KG-A2C，CALM 等。2）模仿学习（Imitation Learning）将交互式推理任务建模为序列到序列（Seq2Seq）任务，将过...
其中提到的Graph RAG思路，走的是检索底层KG的思路，示意图如下：以及提出的IR-based Graph RAG思路，很粗暴，示义图如下：首先，给定用户查询，LLM处理输入并检索一组相关术语，通过识别相关的汽车问题和故障:其中是指示检索相关单词的提示。其次，基于检索到的单词提取子图。这种提取涉及生成一个基于规则的搜索查询，...
1.1.3Index(索引):Vector方案、KG方案 对用户私域文本、图片、PDF等各类文档进行存储和检索(相当于结构化文档,以便让外部数据和模型交互),具体实现上有两个方案:一个Vector方案、一个KG方案 1.1.3.1Index(索引)之Vector方案 对于Vector方案:即对文件先切分为Chunks,在按Chunks分别编码存储并检索,可参考此代码文件:...
智能体(Agent) 定义 大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。 检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。 智能体是指具有一定智能的程序或设...
其中提到的Graph RAG思路,走的是检索底层KG的思路,示意图如下: 以及提出的IR-based Graph RAG思路,很粗暴,示义图如下: 首先,给定用户查询,LLM处理输入并检索一组相关术语,通过识别相关的汽车问题和故障: 其中是指示检索相关单词的提示。 其次,基于检索到的单词提取子图。这种提取涉及生成一个基于规则的搜索查询,该...
AgentBench 是一个评估语言模型在操作系统、游戏和网页等多种实际环境中作为智能体性能的综合基准测试工具包。 代码环境:该部分关注 LLMs 在协助人类与计计算机代码接口互动方面的潜在应用。LLMs 以其出色的编码能力和推理能力,有望成为强大的智能代理,协助人们更有效地与计算机界面进行互动。为了评估 LLMs 在这方面的...
1、整体的推荐算法KG-enhanced Recommendation KG-enhanced Recommendation 是一个增强型推荐算法，它利用知识图谱（Knowledge Graph，KG）来提升推荐系统的性能。这个算法的核心思想是将用户和物品在知识图谱中的路径转换为文本信息，然后融入到大模型（Large Language Model，LLM）中，以此来增强用户代理（user agent）的...