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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

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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
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llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
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llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱，利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识，支持多种实体类型和关系，并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型，都能生成详细图谱并显示token使用情况。
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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。
graphbrain - AI领域的开源工具，用于自动语义提取与文本理解
GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图
Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具，旨在实现自动语义提取和文本理解，探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助，作为socsemics项目的一部分，关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念，结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法，旨在提升研究的可理解性和可重复性，尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。
MemGPT - 构建具有长期记忆的智能代理工具
GithubLLMMemGPT开源项目热门状态管理自定义工具长期记忆
MemGPT是一款创新的工具，可帮助用户通过支持长期存储和状态管理快速构建和部署具有状态的大型语言模型代理。MemGPT支持连接外部数据源（例如PDF文件）以进行检索式增强生成，并定义及调用自定义工具，如谷歌搜索。此外，MemGPT还支持多用户、多代理应用程序的服务部署，是企业和开发者构建先进语言模型应用的理想选择。
SoM - 创新视觉提示技术提升GPT-4V图像理解能力
GPT-4VGithubSet-of-Mark图像分割开源项目视觉推理视觉提示
Set-of-Mark (SoM)通过在图像上叠加可定位标记，增强GPT-4V的视觉理解能力。该技术改善了模型在多种视觉任务中的表现，实现跨图像引用、问题解决和知识共享等应用。SoM为视觉AI领域开辟新方向，使GPT-4V能更准确地分析复杂视觉信息。
AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型
AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模
AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型，能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示，实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本，前者实现了四种模态的对齐，后者基于AnyInstruct数据集训练，支持灵活的多模态交互。
Top2Vec - 自动化主题检测和语义搜索的创新技术
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LongRAG项目推出新型检索增强生成框架，采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器，平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现，还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源，有助于探索该领域的未来发展方向。
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