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大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究

AutoKG知识图谱大语言模型评估人工智能Github开源项目

AutoKG项目研究了大型语言模型在知识图谱构建和推理中的应用。该项目评估了多个主流语言模型在零样本和单样本设置下的性能，提出了基于多智能体的知识图谱构建和推理方法，并探索了语言模型的虚拟知识能力。这些研究为知识图谱技术的发展提供了新的视角和可能性。

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介绍相关项目
OpenSPG - 语义增强的企业级知识图谱解决方案
AI工具OpenKG大模型知识图谱蚂蚁集团语义增强
由蚂蚁集团与OpenKG联手推出，语义增强可编程知识图谱提供了创新的知识图谱解决方案，整合大模型，支持跨图谱融合与深度语义关联，有效连接数据孤岛。此平台不仅提升了信息处理效率，还服务于宏观经济、行业现象及公司事件的多维分析，支持产业链风险预警与风险评级，增强其在多种应用场景下的适应能力。
DeepKE - 基于深度学习的知识图谱构建工具包
DeepKEGithub关系提取实体识别开源项目知识图谱知识抽取
DeepKE是一款支持命名实体识别、关系抽取和属性抽取的知识图谱构建工具。其多功能性使其适用于多模式、低资源和文档级的知识提取场景。用户可以通过DeepKE-LLM和OneKE模型进行大规模语言模型集成，并能快速训练监督模型。工具包提供详细的文档、在线演示和多种模型选择，包括NER、关系抽取和事件抽取。支持Linux环境及Docker镜像配置，确保高效信息抽取。
reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理
GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理
利用大语言模型与知识图谱，提供优化的规划-检索-推理框架，实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程，并支持多种大语言模型的插拔式推理，使推理结果更具解释性和灵活性。
knowledge_graph_maker - 自动化文本知识图谱生成工具
GRAGGithubNeo4jPython工具图数据库开源项目知识图谱
knowledge_graph_maker是一个基于Python的工具，可将文本转换为基于指定本体的知识图谱。该工具支持大规模文本处理，利用大型语言模型(LLM)提取实体和关系，并能与Neo4j数据库集成。它可用于分析概念重要性、发现知识社区，以及实现图检索增强生成(GRAG)，为文本分析和高级问答系统提供支持。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG，一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统，专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架
AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化
AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架，通过实现激活感知权重量化算法，可将模型速度提升3倍，同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型，具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。
awesome-knowledge-driven-AD - 知识驱动自动驾驶技术的前沿研究资源库
Autonomous DrivingGithub开源项目数据集环境模拟知识驱动驾驶智能体
该项目汇集了知识驱动自动驾驶领域的最新研究论文和开源资源。内容涵盖数据集、基准测试、环境模拟和驾驶员代理等关键方面，持续追踪行业前沿进展。这一资源库为自动驾驶技术的研究和开发提供了全面的参考材料。
AutoWebGLM - 智能网页导航代理系统
AutoWebGLMGithubHTML简化Web导航代理大语言模型开源项目自动网页浏览
AutoWebGLM项目致力于开发高效的自动网页导航代理系统。该项目基于ChatGLM3-6B模型，通过创新的HTML简化算法、人机混合训练方法、强化学习和拒绝采样技术，显著提升了模型的网页理解和浏览器操作能力。此外，项目推出的AutoWebBench双语基准为评估AI网页导航代理性能提供了专业工具。
KG-MM-Survey - 知识图谱与多模态学习融合研究综述
Github多模态学习开源项目深度学习知识图谱知识融合视觉问答
本项目汇总了知识图谱与多模态学习融合研究的相关论文,主要包括知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM)和多模态知识图谱(MM4KG)两个方向。KG4MM探讨知识图谱对多模态任务的支持,MM4KG研究多模态技术在知识图谱领域的应用。项目覆盖理解推理、分类、生成、检索等多种任务,提供了详细的文献列表和资源。这是一份系统全面的知识图谱与多模态学习交叉领域研究综述。
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