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构建基于知识图谱的医药智能体Agent - 基于Llama 3.1、NVIDIA NIM 和 LangChain实践
RAG与非结构化文本的关系,比如公司文档或技术文档,但我对基于结构化信息的检索系统持乐观态度,特别是知识图谱。关于GraphRAG,特别是微软的实现,[重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源Grap...
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知识图谱大模型系列之 17 使用 Llamaindex、Neo4j 和 Llama 3 构建具有知识图谱的高级 RAG 聊天机器人(教程含源码)
简介 通过集成知识图谱来构建高级检索增强生成 (RAG 聊天机器人的分步指南。在检索增强生成 (RAG 解决方案中集成知识图谱可通过提供结构化和关系上下文显著提高响应的相关性和深度。知识图谱在...
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使用GraphRAG+LangChain+Ollama:LLaMa 3.1跑通知识图谱与向量数据库集成(Neo4j)
RAG是一种通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成的方式,关键概念是节点和关系。 ▲ 知识图谱与向量数据库集成 知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一:这种方法利用...
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AIGC与知识图谱融合的前沿探索与应用实践
1. 背景介绍 1.1 AIGC的兴起与知识图谱的价值 近年来,人工智能生成内容(AIGC)技术取得了显著的进展,在文本、图像、音频、视频等领域展现出强大的创造能力。AIGC 的核心在于利用机器学...
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大模型咨询培训老师叶梓:利用知识图谱和Llama-Index增强大模型应用
准确或不一致的信息,这种现象被称为“幻觉”。为了提高LLMs的准确性和可靠性,可以借助外部知识源,如知识图谱。那么我们如何通过Llama-Index实现知识图谱与LLMs的有效交互,从而提升应用性能呢...
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WhisperCLI-本地部署语音识别系统;Mis开源LLM推理平台;Dokploy-开源版Vercel;Mem-大规模知识图谱
括整合Traefik,实时监控,数据库备份等 4. Memary开源:长记忆Agent开启大规模知识图谱存储新篇章 近日,GitHub上出现了一个名为Memary的新项目。该项目允许Agent在...
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使用llama-index连接neo4j知识图谱 达成大模型构建查询知识图谱功能
使用llama-index连接neo4j知识图谱 达成本地大模型构建查询知识图谱功能 概述 目标 主要步骤 1. 安装依赖项 2. 配置环境 配置ollama 3. 使用Neo4j构建...
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工业知识图谱进阶实战
识将是一个很好的方向。所以从 2020 年到 2023 年,我们开始深耕知识领域的内容,也开始注意到知识图谱可以有很广泛的应用空间。 2023 年,正是大模型盛行的时期,很多企业认为有了大模型之后图谱...
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知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现)
化的图数据和非结构化的文本向量搜索,可以让我们同时享受两者的优势,这也是本文将要探讨的内容。 构建知识图谱通常是利用图数据表示的强大功能中最困难的一步。它需要收集和整理数据,这需要对领域知识和图建模...
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「大模型」之所短,「知识图谱」之所长
近一年以来,大语言模型技术突飞猛进,被广泛地认为开启了人工智能研究的新阶段。大语言模型时代的到来,给知识图谱技术也带来了新的机遇与挑战。我们在 5 月份的时候曾经发布过知识图谱与 AIGC 大模型的知...