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MultiHopKG

多跳知识图谱推理的强化学习框架

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。

MindSearch - 开源AI搜索引擎框架,支持深度知识探索
AI搜索引擎GithubMindSearch人类偏好开源框架开源项目知识发现
MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,支持Perplexity.ai Pro性能。用户可以使用GPT、Claude等闭源LLM或InternLM2.5-7b-chat等开源LLM,轻松部署类似Perplexity.ai风格的搜索引擎。MindSearch能够解决各种问题,通过浏览数百个网页提供深入的知识,并优化用户界面体验。它通过动态图构建过程,将用户查询分解为多个子问题,逐步扩展搜索图,显著提高响应的深度、广度和准确性。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
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。
dspy-neo4j-knowledge-graph - DSPy和Neo4j驱动的自动知识图谱构建工具
DSPyDockerGPT-4GithubNeo4j开源项目知识图谱
dspy-neo4j-knowledge-graph项目结合DSPy、Neo4j和GPT-4技术,实现文本到知识图谱的自动化构建。系统能从文本中提取实体和关系,生成Cypher查询语句,并在Neo4j数据库中创建知识图谱。通过优化模式上下文,支持与现有数据结构的连接。项目提供简洁的安装和使用流程,为知识图谱研究和应用提供开源解决方案。项目采用Docker容器化部署Neo4j,简化了环境配置过程。使用Python虚拟环境管理依赖,确保了运行环境的一致性。系统通过环境变量配置API密钥和数据库连接,增强了安全性和灵活性。项目文档提供了详细的安装、使用和清理说明,便于用户快速上手和维护。
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。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目,旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式,并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法,使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
motif - 利用大语言模型偏好生成奖励函数的强化学习框架
AIGithubMotifNetHack大语言模型开源项目强化学习
Motif是一个新型强化学习框架,通过大型语言模型的偏好生成奖励函数。它分为数据集注释、奖励函数训练和强化学习三个阶段。在NetHack游戏中,Motif展现出优秀性能,生成符合人类直觉的行为,并可通过提示词灵活调整。这种方法为开发智能AI代理提供了新的研究方向,具有良好的扩展潜力。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具,兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务,数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域,并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
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