Q1. 请解释LAMA如何使用知识图谱来探测LLMs中的知识。 LAMA(Language Model Analysis with Knowledge Attention)是一种方法,用于探测大型语言模型(LLMs)中存储的知识,特别是与知识图谱(KGs)相关的知识。LAMA的核心思想是通过将知识图谱中的事实与特定的提示模板结合,使LLMs预测这些提示中被遮蔽的信息,从而评估模型是否...
Chain of History: Learning and Forecasting with LLMs for Temporal Knowledge Graph Completion 「方法:」本文提出了一种新颖的方法,将时间链接预测视为历史事件链中的事件生成任务,以提高语言模型的推理能力。研究通过有效的微调方法,使语言模型适应特定的图文信息和时间线模式。同时,引入基于结构的历史数据增强和逆向...
LLM 与 Knowledge Graph 的融合 #61 winterpi opened this issue Dec 18, 2023· 0 comments Comments Owner winterpi commented Dec 18, 2023 • edited LLM 与 KG 的优缺点分析 LLM大语言模型 优点:通用知识的理解及泛化能力、语言理解和知识处理能力; 缺点:幻觉导致准确性低,缺少领域内知识(新知识)...
从 HTML 文档中提取链接的一些示例代码：frombs4importBeautifulSoup fromragstack_langchain.graph_store.extractorsimportHtmlLinkEdgeExtractor html_link_extractor=HtmlLinkEdgeExtractor() # starting with an HTML document called `html` soup=BeautifulSoup(html.page_content, "html.parser") content=select_cont...
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Here is an example of the prompt template, with place holders, used to generate related entities from a given source entity. This is applied recursively to create a knowledge graph, merging duplicated nodes as required. You are knowledgeable about {knowledgeable_about}. ...
SYS_PROMPT = ( "You are a network graph maker who extracts terms and their relations from a given context. " "You are provided with a context chunk (delimited by ```) Your task is to extract the ontology " "of terms mentioned in the given context. These terms should represent...
一个简单的 Graph RAG 可以如下去简单实现: 使用LLM(或其他)模型从问题中提取关键实体 根据这些实体检索子图,深入到一定的深度(例如,2) 利用获得的上下文利用 LLM 产生答案。 对应的伪代码可能是这样: # 伪代码 def _get_key_entities(query_str, llm=None ,with_llm=True): ... return _expand_synonyms(...
具体的实现方法在这个 PR中已经可以做到了,只需要设置with_text2cypher=True,Graph RAG 就会包含 Text2Cypher 上下文,敬请期待它的合并。 结论 通过将知识图谱、图存储集成到 LLM 技术栈中,Graph RAG 把 RAG 的上下文学习推向了一个新的高度。它能在 LLM 应用中,通过利用现有(或新建)的知识图谱,提取细粒度、精...
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）的记忆，从而提高推荐质量。2、用户-商品上下文...