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...
You are a helpful assistant tasked with identifying both high-level and low-level keywords in the user's query. ---Goal--- Given the query, list both high-level and low-level keywords. High-level keywords focus on overarching concepts or themes, while low-level keywords focus on specific ...
SPARQL Query Generation for a Custom Small Knowledge Graph 为了进行首次评估,我们设计了一个小型知识图谱,如清单 1 所示。具体来说,我们想知道:(1) GPT 能否解释间接相关实体之间的联系;(2) 能否在给定模型上创建 SPARQL 查询;(3) 能否在重新标注所有属性和类的情况下重建模型。 我们在 ChatGPT-3 和 Chat...
在LangChain 中引入 NebulaGraph,再连接上你的 NebulaGraph 服务,实例化 NebulaGraphQAChain,再借助一行chain.run()函数,就能实现你的需求。类似的,在 Llama Index 有相同的代码实现: ## Llama Index# Doc: https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/examples/query_engine/knowledge_graph_query_engine.htmlfr...
graph_rag_query_engine = KnowledgeGraphRAGQueryEngine( storage_context=storage_context, ) 最后,我做了一个 Streamlit 的 Demo来比较 Graph RAG 与 Vector RAG,从中我们可以看到 Graph RAG 并没有取代 Embedding、向量搜索的方法,而是增强了/补充了它的不足。
wey-gu:LLM 与 KG/Graph 是彼此成就的,谁也不能替代谁: LLM + Data/Knowledge 的应用中(上下文学习)中间比如数据分割的细粒度、对领域知识理解等场景下,KG 的引入可以大大缓解幻觉、增强结果搜索,提高智能应用的效果; KG 被应用起来的一大障碍是写查询,Text2GraphQuery 在 LLM 之后变得非常非常便宜、高效; ...
除了知识图谱的构建之外,大家在应用知识图谱或者是用图数据库 Graph Database 时,还面临着一个难题:query 的编写。往往写一些 query 语句时需要一定的知识储备,像是了解 Cypher 或者是 nGQL(NebulaGraph 的图查询语言),这无疑会带来学习成本。 这里,我们以基于 Knowledge Graph 的 QA 系统为例,具体展开讲讲这个问...
wey-gu:LLM 与 KG/Graph 是彼此成就的,谁也不能替代谁: LLM + Data/Knowledge 的应用中(上下文学习)中间比如数据分割的细粒度、对领域知识理解等场景下,KG 的引入可以大大缓解幻觉、增强结果搜索,提高智能应用的效果; KG 被应用起来的一大障碍是写查询,Text2GraphQuery 在 LLM 之后变得非常非常便宜、高效; ...
KnowledgeGraphRAGQueryEngine 则可以在任何已经存在的知识图谱上进行 Graph RAG。不过,我还没有完成这个 PR。 graph_store = NebulaGraphStore( space_name=space_name, edge_types=edge_types, rel_prop_names=rel_prop_names, tags=tags, ) storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_st...
其实,不只有 Knowledge Graph 这一个图的应用场景。 简单来说,假如你有海量的图关联场景,你用非图的数据库写查询语句(像是上图 SQL 部分)。虽然理论上 SQL 是可以实现多跳的查询,或是查询是两点之间任意的路径,但往往这个查询语言不好写,并且响应速度满足不了业务需求。简单来说,非常痛苦。