Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统，已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型，以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模，在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色，实现了性能和效果的双重提升。