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ToG

将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架

知识图谱大语言模型深度推理ICLR 2024ToGGithub开源项目

ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架，通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱，显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源，提供了代码和详细说明，为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱，实现了更精确和可靠的推理过程。

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介绍相关项目
ToG - 结合知识图谱的大语言模型深度推理框架
GithubICLRToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG项目提出了一种结合知识图谱的大语言模型推理框架，旨在实现更深入、更负责任的推理能力。该框架在复杂问答和知识推理任务中展现了良好性能，有助于提升AI系统的可解释性和准确性。项目开源代码支持Freebase和Wikidata知识图谱，为相关研究提供了实验平台。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。
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。
tree-of-thoughts - 提高AI推理能力的先进算法
AIAI推理GithubTree of Thoughts开源项目机器学习算法
Tree of Thoughts (ToT) 是一种强大且灵活的算法，通过即插即用版本，可显著提高模型推理能力达70%。用户可以连接自己的模型，体验高级智能。项目支持通过Python库安装和使用，并提供详细的使用指南和代码示例，包括如何与Hugging Face Transformers集成。该项目由Princeton University和Google DeepMind的研究人员开发，旨在推进AI推理能力的前沿进展。
AutoKG - 大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究
AutoKGGithub人工智能大语言模型开源项目知识图谱评估
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。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
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。
MultiHopKG - 多跳知识图谱推理的强化学习框架
EMNLPGithub多跳推理奖励塑造开源项目强化学习知识图谱推理
MultiHopKG是一个多跳知识图谱推理框架,采用强化学习方法优化推理路径。该项目通过奖励塑造技术提高了复杂查询的准确性,支持UMLS、Kinship、FB15k-237等多个知识图谱数据集。框架提供Docker环境和脚本,方便进行数据处理、模型训练和评估。MultiHopKG为知识图谱推理研究提供了实用的开源工具。
CogCoM - 链式操作助力视觉语言模型精细化理解
AI推理Chain of ManipulationsCogCoMGithub多模态开源项目视觉语言模型
CogCoM是一个新型视觉语言模型，采用链式操作技术逐步处理复杂视觉问题。该项目包含6种基本操作、级联数据生成流程和多轮多图像模型架构。CogCoM在对话、描述、定位和推理等方面表现出色，并在GQA、TallyVQA等多项基准测试中取得优异成绩。这个开源项目为研究人员提供了完整的代码、模型和数据集，促进了视觉语言模型在细节理解领域的发展。
KoPA - 结构化信息提升大语言模型知识图谱补全能力
GithubKoPA大语言模型开源项目知识前缀适配器知识图谱补全结构化推理
KoPA项目提出知识前缀适配器，通过结构化嵌入预训练捕捉知识图谱的结构信息，并将其转化为虚拟知识标记。这种方法提高了大语言模型在知识图谱补全任务中的结构感知推理能力，为知识图谱应用的性能优化提供了新思路。这一研究成果有望在知识图谱构建、信息检索和智能问答系统等领域得到广泛应用。
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