KG_RAG学习资料汇总 - 知识图谱增强的检索生成框架
KG_RAG(Knowledge Graph-based Retrieval Augmented Generation)是一个创新的框架,结合了知识图谱的显式知识和大语言模型的隐式知识,用于增强模型的检索和生成能力。本文汇总了KG_RAG的学习资源,帮助读者快速了解和使用这一强大工具。
项目概述
KG_RAG由BaranziniLab开发,旨在通过结合知识图谱和大语言模型来提高模型在知识密集型任务中的表现。其核心特点是从知识图谱中提取"与提示相关的上下文",为大语言模型提供优化的领域特定知识。
主要资源
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GitHub仓库: BaranziniLab/KG_RAG
- 包含完整的源代码、使用说明和示例
- 可以直接克隆仓库开始使用
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arXiv论文: Biomedical knowledge graph-enhanced prompt generation for large language models
- 详细介绍了KG_RAG的理论基础和实现细节
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SPOKE知识图谱: https://spoke.ucsf.edu/
- KG_RAG使用的生物医学知识图谱,包含超过2700万个节点和5300万条边
使用指南
- 克隆GitHub仓库
- 创建虚拟环境(Python 3.10.9)
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt - 更新配置文件
config.yaml - 运行设置脚本:
python -m kg_rag.run_setup - 使用GPT或Llama模型运行KG_RAG
详细的使用说明可以在GitHub仓库的README中找到。
示例用例
KG_RAG在回答复杂的生物医学问题时表现出色。例如,当被问及Bardet-Biedl综合征的治疗药物时,KG_RAG能够准确地提供FDA批准的药物信息。
结语
KG_RAG作为一个创新的框架,为知识密集型任务提供了强大的解决方案。通过结合知识图谱和大语言模型,它能够提供更准确、更相关的信息。无论您是研究人员、开发者还是对AI感兴趣的学习者,KG_RAG都值得深入探索。
欢迎访问GitHub仓库了解更多信息,并开始您的KG_RAG之旅!
