reasoning-on-graphs

基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理

Reasoning on Graphs RoG 大型语言模型知识图谱解释性推理 Github 开源项目

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。

ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用

GithubScienceQA人工智能多模态推理大语言模型开源项目科学问答

ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术，开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型，该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用，并在多个顶级学术会议上展示，展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

self-rag - 通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估的框架

GithubSelf-RAG关键词生成开源项目检索增强生成自我反思语言模型

Self-RAG是一种创新框架,通过自反学习使语言模型实现按需检索、生成和评估。该方法预测反思标记,支持多次检索或跳过检索,并从多角度评估生成内容。这不仅提高了模型输出的事实性和质量,还保持了语言模型的通用性能。

reflexion - 具有语言强化学习的代理

AlfWorldGPT-4GithubHotPotQAReflexionVerbal Reinforcement Learning开源项目

介绍Reflexion项目及其在语言强化学习中的应用。该项目提供详细的实验指南，涵盖推理和决策过程的操作步骤与策略。用户可以通过不同智能体类型和反射策略进行实验，了解其对结果的影响。项目代码和日志已发布，并附有丰富的资源和支持信息。

PowerInfer - 消费级GPU上大型语言模型高效推理引擎

GPU加速GithubPowerInfer大语言模型局部性设计开源项目混合CPU/GPU使用

PowerInfer是一款在个人电脑上针对消费级GPU设计的高效大型语言模型(LLM)推理引擎。它结合激活局部性原理和CPU/GPU混合技术，通过优化热/冷激活神经元的处理方式，显著提高推理速度并降低资源消耗。软件还融入了适应性预测器和神经元感知技术，优化了推理效率和精度，支持快速、低延迟的本地模型部署。

goingmeta - 月度直播探索知识图谱与AI技术融合

GithubGoingMeta大语言模型开源项目本体知识图谱语义技术

GoingMeta是一个专注于知识图谱与人工智能融合的月度直播项目。内容涵盖语义搜索、本体推理、知识图谱构建以及大型语言模型与知识图谱的结合应用等多个主题。项目提供视频回放和示例代码等学习资源，致力于推动图谱技术在AI领域的创新发展。项目定期举办直播，探讨Cypher、SPARQL、RDF等图谱技术，以及它们在语义搜索、本体推理和知识图谱构建中的应用。同时关注大型语言模型与知识图谱的结合，为开发者提供实用的学习资源和代码示例。

pygraft - 开源Python库，生成自定义模式和知识图谱

GithubPyGraft合成模式开源库开源项目知识图谱生成语义网

PyGraft是一个开源Python库，用于生成合成但真实的模式和知识图谱(KGs)。该工具支持灵活配置生成过程，可单独或同时生成模式和KG。PyGraft采用RDFS和OWL构造，确保逻辑一致性，适用于数据敏感或难以获取的研究领域。它提供多种可调参数，并使用DL推理器保证一致性。研究人员可以利用PyGraft根据简单规格快速生成所需的模式和KGs。

rag - 高效检索增强生成系统RAG实现

GithubLLMRAGtxtai向量搜索图搜索开源项目

RAG with txtai项目实现了一个基于Streamlit的检索增强生成应用。系统集成了向量RAG和图RAG两种方法，通过控制语言模型的上下文来增强回答的准确性。项目支持Docker容器和Python虚拟环境部署，可灵活添加自定义数据并通过环境变量配置模型参数。这一versatile的RAG系统适用于广泛的知识检索和智能问答应用场景。

fast-graphrag - 快速图形化检索框架，支持高精度数据处理与实时更新

Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索

Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架，专为高精度、易解释的工作流设计，支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能，通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步，确保工作流的稳定性和可预测性，同时提供详细的快速入门指南和社区支持，无论开源使用还是托管服务，均可无缝集成到检索管道中。

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