什么是知识图谱和AI多模态推理
大模型与知识图谱结合，构建企业智能知识管理平台，为解决上述难题提供了新的思路，大模型技术能够从海量数据中提取复杂信息，具备学习和推理能力，而知识图谱则通过图形结构，将知识进行有机整合，展示出实体之间的关系和语义信息，两个技术的结合，将实现更......
基于 一键整理实体及其关系 Kimi 并制作知识图谱
今天学会了一招比较实用的技巧，利用AI来帮我们整理实体及其关系，最后再基于整理完成信息制作知识图谱，不论是一些资料还是一段内容，都可以轻松实现，这里我们先简单讲下实体识别和关系抽取的概念，想象一下，你正在阅读一本侦探小说，在小说中，侦探需要......
2024 ICLR
01引言这是UIUCZifengWang等发表在ICLR&，#039，24上的论文，论文题目，BioBridge，BridgingBiomedicalFoundationModelsviaKnowledgeGraphs论文链接......
知识图谱与大模型的深度结合策略剖析
1、知识图谱与大模型的特点和互补性知识图谱的独特性，知识组织，它由实体及其相互间的联系构成的三元组网络，有效地描绘了知识的框架，数据可信度，知识图谱所包含的信息普遍具有高度的准确性和信赖度，解释性，知识图谱的架构更贴合人类的认知方式，它为知......
基于预训练模型的知识图谱嵌入编辑
一、引言知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段，不同于大型语言模型，知识图谱中的知识通常是结构化的，这样的结构让其具有更强的准确性和可解释性，知识图谱嵌入，KnowledgeGraphEmbedding，KGE，是一种将知识图谱......
结合知识图谱的 多跳问答技术 LLM GMeLLo 效果显著提升
1.GMeLLo提出的背景1.1多跳问答多跳问答的难度往往比较大，因为不仅要追溯事实，还要聚合与串联事实，事实的来源可以是知识图谱、表格、自由格式文本，或者是这些来源的异构组合，随着大型语言模型的发展，基于提示的方法搭配可选的检索模块已成为......
聊一聊生成式视角下的实体对齐
引言基于知识图谱嵌入的方法在实体对齐领域取得了巨大成功，本文以生成模型的视角重新解构了目前实体对齐方法的范式，展示了其与生成模型间的相似之处，并从理论上揭示了现有的基于生成对抗网络的方法的局限性，通过引入新的互变分自编码器，MutualVA......
更经济！超越GraphRAG的大模型RAG系统LightRAG开源啦！ 更强 更快
在这个信息爆炸的时代，我们每天都被大量的数据和信息所包围，对于企业和研究人员来说，如何从这海量的信息中迅速地找到自己需要的针对性数据，已经成为了一个亟待解决的问题，幸运的是，香港大学的研究团队最近推出的LightRAG系统，为我们提供了一......
多图预警！ 小白也能读懂的GraphRAG知识图谱全流程解析
今天，我要和你分享的是如何用GraphRAG从一个普通的txt文件中创建知识图谱，准备好了吗，那就让我们开始吧！GraphRAG解决了什么问题当你问，&，ldquo，这个数据集的主题是什么，&，rdquo，这类高......