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OpenSPG

语义增强的企业级知识图谱解决方案

由蚂蚁集团与OpenKG联手推出,语义增强可编程知识图谱提供了创新的知识图谱解决方案,整合大模型,支持跨图谱融合与深度语义关联,有效连接数据孤岛。此平台不仅提升了信息处理效率,还服务于宏观经济、行业现象及公司事件的多维分析,支持产业链风险预警与风险评级,增强其在多种应用场景下的适应能力。

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。
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。
KG_RAG - 解锁医学知识图谱的力量和KG-RAG框架概述
GPTGithubKG-RAG大型语言模型开源项目生物医学知识图谱
KG-RAG,一种融合生物医学知识图谱SPOKE与大型语言模型的检索增强生成系统,专为提升特定领域的语义理解而设计。了解其配置、运行方法及在生物医学应用中的实例。
ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架
GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
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。
PromptKG - 多方面探讨Prompt学习与知识图谱前沿技术及工具
GithubPromptKG动态编辑开源项目知识图谱嵌入知识提示预训练语言模型
本页面全面展示了Prompt学习与知识图谱相关的研究成果,包括模型实现、基于预训练语言模型的知识图谱嵌入与应用、知识图谱动态编辑库以及入门教程。此外,还涵盖了零样本和少样本NLP、数据高效知识图谱构建方面的教程,并提供了有关Prompt调优、知识探测和知识图谱补全的系统性调查和研究论文列表。
awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总 涵盖数据库工具和学习材料
Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络
该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。
Open Knowledge Maps - 全球最大的科研知识可视化平台
AI工具可持续平台开放科学知识发现科学知识搜索引擎非营利组织
Open Knowledge Maps是全球最大的AI驱动科研知识可视化平台。它通过直观的主题概览,帮助用户快速定位相关论文和核心概念。作为非营利组织,该平台致力于提供开放、可持续的科学基础设施,提高研究成果的可见性。
KnowSilos - 先进知识管理平台 助力企业智能决策
AI工具KnowSilos企业解决方案决策支持数据分析知识管理
KnowSilos是一款面向各规模企业的先进知识管理平台。该平台运用AI技术将分散数据转化为结构化知识图谱,从PDF中提取关键见解,生成易懂报告。平台功能包括实时市场分析、数据可视化和协作决策支持。通过整合内外部信息,KnowSilos促进企业做出明智决策,提升运营效率。作为一站式信息管理解决方案,平台旨在提高企业竞争力。
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。
KoPA - 结构化信息提升大语言模型知识图谱补全能力
GithubKoPA大语言模型开源项目知识前缀适配器知识图谱补全结构化推理
KoPA项目提出知识前缀适配器,通过结构化嵌入预训练捕捉知识图谱的结构信息,并将其转化为虚拟知识标记。这种方法提高了大语言模型在知识图谱补全任务中的结构感知推理能力,为知识图谱应用的性能优化提供了新思路。这一研究成果有望在知识图谱构建、信息检索和智能问答系统等领域得到广泛应用。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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