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基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理

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。

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。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM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。
Reasoning-0.5b-GGUF - 量化推理模型优化文本生成效果
GithubHuggingfaceReasoning-0.5bllama.cpp嵌入/输出权重开源项目文本生成模型量化
页面介绍了Reasoning-0.5b模型的多种量化版本,优化了ARM及其他平台的推理速度与性能。在LM Studio运行模型有助于在低RAM环境下展现性能优势。内容包括量化文件的特性、推荐下载链接、使用建议,以及在不同计算平台上的应用效果。用户通过huggingface-cli可依据硬件资源选择合适模型,提升性能效率。
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。
graphologue - 实时可视化大型语言模型响应,提升信息获取与理解
GithubGraphologueLLMOpenAI APIUIST 2023交互图表开源项目
Graphologue将大型语言模型(如GPT-4)的文本响应实时转化为互动图表,使用创新提示和界面设计便于提取实体和关系,支持复杂信息任务。用户可以调整图示和提交上下文提示,促进与LLM的非线性对话,增强信息探索和组织能力。
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-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
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。
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。
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。
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。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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