但随着知识图谱在近年来的兴起,从知识图谱生成文本已然成为一个相当有发展前景的方向。 比如下图,给定一个局部知识图谱(a),如果我们能据此直接生成文本(b),那么现实中的很多应用就可以得到解决。 过去的知识图谱文本生成方法大都使用了图卷积网络GCN,它们要么是用全局的结点(c)——假定每个结点都和其他结点相连,要么...
1.一种基于关系图的局部‑全局时序知识图谱推理方法,其特征在于:包括以下步骤: S1、获取时序知识图谱,按照时间信息将其划分为序列化时序知识图谱,并根据预定义 历史序列长度,获取训练数据; S2、构建局部‑全局时序知识图谱推理模型并将训练数据输入至局部‑全局时序知识图 ...
对话中Agent会根据所提的问题选择是否查询知识图谱,如果是全局性的问题,会使用知识图谱中预先生成的社区摘 要来回答问题;如果是局部性的问题,会在知识图谱中查找最相似的问题,并找到最相关的其它材料来回答问题。 因为是要求准确的回答,LLM受到指示,如果不知道答案就回答不知道。所以RAG实际上是Prompt Engineering 的一...
1.一种基于局部图结构的文本增强知识图谱表示学习方法,其特征在于,包括: S1:获取局部图结构的知识图谱,通过知识图谱和输入三元组计算获得第一输入向量V sr 和第二输入向量V o ; S2:构建学习模型,通过学习模型对第一输入向量V sr 和第二输入向量V o 进行训练,获得第一预测向量e sr 和第二预测向量e o ; S3...
GraphRAG技术应运而生,它通过将知识图谱与RAG(Retriever-Augmented Generation)相结合,优化全局搜索与局部搜索,为用户提供了一种全新的高效检索体验。 一、知识图谱:构建信息的关系网络 知识图谱是一种以图结构来表示实体间关系的技术,它将现实世界中的实体抽象为节点,实体之间的关系抽象为边。通过这种结构化的表示方法...
1. 单纯知识图谱 2. 单纯RAG 3. 知识图谱+RAG 4. MindMap+RAG 论文:From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 代码:https://github.com/microsoft/graphrag 提出背景 传统的RAG方法适用于局部文本检索任务,但不适用于全局性的查询聚焦摘要任务。
Graph RAG技术:融合知识图谱,提升全局与局部搜索效率 简介:本文介绍Graph RAG技术如何结合知识图谱优化搜索性能,涵盖其技术痛点、案例应用及未来发展前景。 在现代信息检索领域,搜索技术的不断革新导致了更高的效率和准确度需求。尤其当我们面对海量、异构、动态变化的数据时,如何实现快速而精准的全局搜索和局部搜索成为了...
计算机领域知识图谱局部截图 Computer domain knowledge atlas partial screenshot 重点词汇释义 领域知识domain knowledge 图谱atlas; a collection of illustrative plates 截图screenshot; printscreen
本发明公开了一种面向知识图谱表示学习训练的局部训练方法,所述方法包括如下步骤:步骤S1、获取知识图谱训练数据;步骤S2、计算训练所应使用的向量空间维度;步骤S3、判断是否可以通过调整原有模型得到新模型;步骤S4、模型训练;步骤S5、模型与数据存储。本发明可根据知识图谱的数据规模计算得出训练所需使用的向量空间维度,避...
2.根据权利要求1所述的基于知识图谱推理的三维地质体模型局部动态更新方法,其 特征在于,所述通过地质知识图谱推理推断更新区域内受新的地质勘探数据影响所造成的 更新类型具体为: 通过实体关系图谱中地层实体之间拓扑关系的查询,推理出新的地质勘探数据与原有 模型构建时插值得到的地层序列之间的变化。 3.根据权利要求...