使用知识图谱数据表示的优点是它可以快速直接地组合来自多个文档或数据源的有关特定实体的信息。如前所述，知识图谱并不是唯一的数据表示。构建知识图谱后，他们使用图谱...

7 月 2 日，微软开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后，该...

知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。

目前暂时只接入了微信，如果大家对这个问答系统感兴趣的话可以在我的主页里找到我的微信号

图数据库和知识图谱是管理图结构数据（包括节点（实体）和边（关系））的两大主流方案。图数据库利用基于图的数据模型存储信息，支持通过专用的图查询语言实现对图数据的查...

在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术已成为一个备受关注的话题。RAG技术结合...

我们尝试过使用公众号的合集来制作产品帮助中心，但是维护起来真的有亿点点麻烦，修改的内容较多的情况下，只能删除后重新发布，还需要维护合集的文档顺序，因此我们决定放...

使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发，特别...

对于非结构化文本，大模型 (LLM) 比较擅长回答简单（单跳）问题。然而，随着问题的复杂性增加，LLM 的性能会下降。本文作者认为其主要原因是，大模型在理解复杂...

在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！

过去，我一直在分享如何使用文档解析流水线从文档中提取丰富的内容（即文本），从而为更准确、更强大的RAG应用创建知识图谱。在本文中，我将演示如何将 LlamaPa...

当前，金融业正经历从“互联网 +”到“智能 +”的跃变，催化银行信息服务向智能化方向发展。知识图谱技术作为人工智能领域的重要研究方向，在信贷、普惠等业务领域的海...

从一年前ChatGPT突然爆火，到不久前文生视频大模型Sora以霸屏之势吸引全球舆论，再到OpenAI发布的王炸GPT-4o，与AI大模型相关的议题越来越多地被...

今天为大家介绍的是来自Dimitrios Vitsios团队的一篇论文。人类基因组数据集的持续扩展推动了治疗靶点的识别，然而，从基因注释中提取基因-疾病关联仍然...

无论使用哪种PDF解析工具，将结果作为知识图谱保存到Neo4j中，图模式实际上是相当一致的。

论文标题：Give Us the Facts: Enhancing Large Language Models with Knowledge Graphs fo...