AutoKG

大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究

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

Knowledge-Graph-Tutorials-and-Papers - 知识图谱研究资源与教程综合指南

Github关系抽取实体识别开源项目知识图谱知识融合自然语言处理

该项目汇集了知识图谱领域的综合研究资源，涵盖从知识抽取、图谱构建到应用的各个方面。内容包括子领域论文、教程、工具，并重点关注数据库社区相关工作。此外，项目收录了顶尖学者的教程笔记、实用开源工具和基准数据集。这是知识图谱研究人员和开发者深入学习的一站式资源库。

Auto-GPT-ZH - GPT-4驱动的自主AI实验探索

Auto-GPTGPT-4Github人工智能实验应用开源项目自主AI

Auto-GPT-ZH是一个基于GPT-4的开源实验项目，展示了AI的自主功能。该系统能自动执行网页开发、商业调查等复杂任务，无需人工干预。项目为AI研究提供实践平台，同时提醒使用者注意其局限性和潜在风险，建议谨慎使用API并遵守相关规定。

knowledge-gpt - 利用多种信息源进行准确知识提取的工具

GPT-3GithubOpenAIembeddingknowledgegpt信息提取开源项目

knowledge-gpt可从互联网及本地数据源采集信息，包括网站、PDF、PPTX、文档、YouTube字幕和音频。该工具通过OpenAI GPT-3生成提示，提供多种信息提取功能，支持API密钥配置和RESTful API使用示例，并适用于各种查询需求，精准生成答案并存储以供将来参考。

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

GNN-RAG - 结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法

GNN-RAGGithub图神经网络大语言模型开源项目检索增强生成知识图谱问答

GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理，检索候选答案和推理路径，结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码，以及实验结果。研究表明，这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络

该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究

GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习

OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

k2 - 面向地球科学的开源大型语言模型

GeoBenchGeoSignalGithubK2地球科学大语言模型开源项目

K2是一个针对地球科学领域开发的开源大型语言模型。该模型基于LLaMA进行了地球科学文献的预训练，并使用GeoSignal数据集进行了指令微调。K2在GeoBench基准测试中表现优异，超越了同等规模的基线模型。项目提供了模型权重、训练数据和评估基准，为地球科学领域的自然语言处理研究提供了宝贵资源。

llm-graph-builder - 使用大型语言模型从非结构化数据中构建知识图谱

DiffbotGithubKnowledge GraphLLMNeo4jOpenAI开源项目

llm-graph-builder是一款利用OpenAI、Gemini等大型语言模型转化非结构化数据如PDF、文档、视频和网络页面等为结构化知识图谱的应用。此应用支持用户上传文件、自定义图谱模式，并使用Langchain框架进行图谱生成。用户还可以在多源数据环境下查看图谱，并通过对话查询与数据交互。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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