NallM（by Neo4j，https://github.com/neo4j/NaLLM） 将Neo4j图数据库技术与LLMs结合，探索Neo4j与LLMs的协同作用，主要应用于自然语言接口到知识图谱、从非结构化数据创建知识图谱以及使用静态数据和LLM数据生成报告；LLM Graph Builder（by Neo4j，https://github.com/neo4j-labs/llm-graph-builder） 自动构建知识...
其也提到了一个后期矫正的思路,先使用GraphEval检测方法识别出知识图谱中可能包含幻觉的三元组,然后将这些三元组和上下文一起输入到LLM中,生成更正后的三元组。
知识图谱作为高质量的知识来源,为开启增强模式奠定了基础。相对于 Web 搜索来说,知识图谱所承载的信息可信度更高,且知识更新过程中更易于发现错误,极易进行精准修正。然而,知识图谱也存在一定局限性,例如其覆盖范围相对较窄,尤其针对一些长尾知识、复杂知识则更易产生遗漏。因此知识图谱与 Web 搜索相结合,是知识检索增...
以SPG 为基础构建的知识引擎框架,不仅可以在图谱构建阶段衔接大数据架构,实现数据到知识的转换,而且可以在存储阶段适配到属性图,充分发挥其存储和计算能力。在推理应用阶段,该框架可以形式化成知识图谱领域特定语言(Knowledge Graph Domain Specific Language,KGDSL)这种机器可理解的符号表示,支持下游规则推理、神经/ 符号融...
大模型与知识图谱结合精讲,部分资料来自于老刘说NLP. 一、大模型用于三元组预测的一个能力测试回顾下知识图谱补全(KGC)这个任务的常用方法,通常包括基于翻译的方法(如TransE、TransH、RotatE)、基于张量分解…
通过一套体系理解和使用知识图谱,避免对玲琅满目图谱概念的理解;对外,图谱技术积极拥抱新一代AI技术体系,如大模型(Large Language Model, LLM),实现二者的双驱动增强,定义融合互通的技术范式和关键问题,借助LLM强大的语言理解能力,为基于非/半结构化数据的图谱构建提效,同时在用户问答中,语言要素和语义结构的理解也会...
针对上述问题，该团队设计了一种新的自我纠正自适应规划的知识图谱增强大模型范式，称为 Plan-on-Graph（PoG），它能够自适应地规划图上游走的探索范围，并且具备纠正错误推理路径的能力。通过以下的具体设计，有效缓解了上述问题造成的瓶颈：自适应探索范围。让大模型能够根据实际情况动态调整探索范围的广度，而不是固定...
1）知识互补：利用大模型海量开放域知识和知识图谱精确的结构化知识，形成知识互补，促进知识的延伸、补全和提取。2）相互学习：基于知识图谱的严谨结构，融合大模型所具备的泛化、完备、推理能力，可在垂直领域构建更加智能化的解决方案。3）能力提升：知识图谱可促进大模型提升知识质量水平，同时通过引入可解释的知识推理...
大模型和知识图谱融合的方法 知识库管理体系运用知识图谱和大模型，通过与数据层和模型层的紧密协作，确保数据处理的全面性、高效性和精准性，极大地提升了数据的利用效率和理解深度。知识图谱（见图1）作为一种强大的数据结构，通过构建“主体—关系—实体”的三元组，加强了系统对数据实体间联系的可视化和理解。这种...