用LLM一键生成百万级领域知识图谱！中科大新框架入选ACL 2024
用LLM一键生成百万级领域知识图谱！中科大新框架入选ACL 2024现在，用LLM一键就能生成百万级领域知识图谱了？！ 来自中科大MIRA实验室研究人员提出一种通用的自动化知识图谱构建新框架SAC-KG
来自主题: AI技术研报
4946 点击 2024-11-11 21:21
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现在，用LLM一键就能生成百万级领域知识图谱了？！ 来自中科大MIRA实验室研究人员提出一种通用的自动化知识图谱构建新框架SAC-KG
上海大学本科生研发的新框架能有效应对知识图谱补全中的灾难性遗忘和少样本学习难题，提升模型在动态环境和数据稀缺场景下的应用能力。这项研究不仅推动了领域发展，也为实际应用提供了宝贵参考。
在金融市场中，动态知识图谱（Dynamic Knowledge Graphs，DKGs）是一种表达对象之间随时间变化的多种关系的流行结构。它们可以有效地表示从复杂的非结构化数据源（如文本或图像）中提取的信息。在金融应用中，基于从金融新闻文章中获取的信息，DKGs 可用于检测战略性主题投资的趋势。
全新Agent框架，将知识图谱从知识获取来源直接升级为Agent编排引擎。 蚂蚁集团推出muAgent，兼容现有市面各类Agent框架，同时可实现复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用四大核心差异技术功能。
在本文中，我们想要解决GraphRAG系统中的一些常见误解。我们特别关注理解知识图谱构建技术和我们称之为“RAG-Native Graphs”所带来的细微差别。
近年来，生成式大型语言模型（LLMs）在各类语言任务中的表现令人瞩目，但在医疗领域的应用面临诸多挑战，尤其是在减少诊断错误和避免对患者造成伤害方面。
近日，来自海德堡大学的研究人员推出了图语言模型 (GLM)，将语言模型的语言能力和知识图谱的结构化知识，统一到了同一种模型之中。
近日，在 2024 Inclusion・外滩大会 “超越平面思维，图计算让 AI 洞悉复杂世界” 见解论坛上，蚂蚁集团知识图谱负责人梁磊分享了 “构建知识增强的专业智能体” 相关工作，并带来了知识图谱与大模型结合最新研发成果 —— 知识增强大模型服务框架 KAG。
知识图谱作为结构化知识的重要载体，广泛应用于信息检索、电商、决策推理等众多领域。然而，由于不同机构或方法构建的知识图谱存在表示方式、覆盖范围等方面的差异，如何有效地将不同的知识图谱进行融合，以获得更加全面、丰富的知识体系，成为提高知识图谱覆盖度和准确率的重要问题，这就是知识图谱对齐（Knowledge Graph Alignment）任务所要解决的核心挑战。
LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。