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。

arc_draw_more_samples_pub - ARC问题解决能力突破

AIARCGPTGithub开源项目数据可视化

该项目聚焦于提升ARC（抽象和推理语料库）问题的解决能力。它利用GPT模型和优化策略，在ARC基准测试中实现了50%的先进水平。核心脚本arc_solve/solve.py需要Redis服务器和OpenAI API密钥等资源。项目数据可通过Google Drive下载，并使用arc_solve/load_and_viz.py进行可视化。这一方法为AI在抽象推理任务中的应用提供了新的研究方向，展示了人工智能在复杂问题解决中的巨大潜力。

Easy-RAG - 构建高效RAG系统集成多功能知识库和先进对话能力

Easy-RAGGithub向量数据库大模型聊天开源项目知识图谱知识库

Easy-RAG是一个功能全面的检索增强生成(RAG)系统，支持多种文件格式的知识库管理。系统整合了Chroma、FAISS等向量数据库，并采用rerank技术提高信息检索效率。它具备纯大模型多轮对话和基于知识库的问答能力，适合学习、使用和自主扩展。Easy-RAG还支持音频视频的语音转文本功能，为构建智能对话系统提供了全面的解决方案。

instagraph - 将文本自动转换为知识图谱的开源工具

API接口GithubInstaGraph开源项目文本转图知识图谱

InstaGraph是一个开源项目，可将文本或URL转换为知识图谱。该工具基于OpenAI的GPT-3.5技术，生成彩色图形以展示复杂主题中的实体关系。InstaGraph支持动态文本转图形、节点和边缘的颜色编码，并采用响应式设计。除了易于安装和使用外，它还提供API接口便于集成。项目正在开发图形存储、历史记录和图形合并等新功能，致力于构建大规模知识图谱。

ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决

ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目

ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎，有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率，为大语言模型应用开辟新途径。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

langgraph-example - 多角色LLM应用的云端部署方案

GithubLLM应用LangGraph云部署多智能体系统开源项目状态管理

LangGraph Cloud Example项目展示了LangGraph库在构建和部署复杂多角色LLM应用方面的实践。该项目提供了一个示例代理，展现了LangGraph构建有状态、多步骤LLM应用的核心功能。开发者可通过LangGraph Cloud将应用快速部署为生产级HTTP微服务，并获得内置的持久性支持。这个示例为开发者提供了入门模板，有助于充分发挥LangGraph的潜力，创建高级AI应用。

graphcodebert-base - GraphCodeBERT结合数据流信息的代码预训练模型

GithubGraphCodeBERTHuggingface代码理解开源项目数据流分析模型深度学习自然语言处理

GraphCodeBERT是基于Transformer架构的代码预训练模型，结合代码序列和数据流信息。模型包含12层、768维隐藏状态和12个注意力头，最大序列长度512。在CodeSearchNet数据集上训练，涵盖6种编程语言的230万函数-文档对，旨在增强代码理解和处理能力。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

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