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优化提取实体和边,neo4j版的GraphRag代码开源,本地运行(使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强)
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开源地址:https://github.com/BinNong/llm-graph-builder 本视频系列讲解来源neo4j官方定期或不定期举办的webinars研讨会,主要涵盖知识图谱和大模型的应用,知识图谱检索增强等。本视频讲解neo4j官方的基于大模型的知识图谱构建工具的改造,确保提取实体和关系。 qq交流群:976131420。本群只交流科研和技术,不允许发任何广告。
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开源了,基于大模型、知识图谱、rag的李白项目,欢迎大家去github给个star
个人非常推荐的GraphRag相关的论文(附代码),不像Microsoft官方的graphRag那么复杂,这篇论文更偏向于阐述LLM和KG的结合范式的研究。
类似微软的GraphRag,neo4j版的GraphRag代码开源,本地运行,包括使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强
【官方来源】看看neo4j官方如何使用大模型构建知识图谱和可视化交互
对接国内大模型,neo4j使用大模型构建知识图谱
如何可视化和编辑知识图谱(graphxr),基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
大模型rag技术如此之多,如何选择,多看看论文和实验
更加实用了,无需工具调用也可以保证获取实体和边(支持众多模型),neo4j版的GraphRag代码开源,本地运行(使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强)
如何使用大模型(LLM)构建知识图谱
关于RAG的一个技巧,你不妨试一试,说不定能提升效果。
基于知识图谱、大模型、RAG检索增强的传统文化研究项目
【GraphRAG】深入浅出讲解基于neo4j和LLM的知识图谱合成-自然语言大模型的思考的快与慢
号称目前最强开源大模型, 使用了 Reflection-Tuning技术,能够自我纠错。
利用大模型rag技术,自动化生成ppt
【官方来源】neo4j版的graphRag:Building Better GenAI: Your Intro to GraphRAG
如何构建知识图谱?博士通俗讲解多模态大模型+知识图谱!基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建|知识抽取|Neo4j|医药问答系统
知识图谱和大语言模型结合,读论文,找思路。
Microsoft微软的 GraphRag开源了,如何使用知识图谱(knowledge graph)做大模型RAG增强
核心代码讲解(一),基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
大模型和知识图谱rag结合,Think On Graph论文代码解读(一)
【官方来源】入门neo4j的GraphRag框架应用(知识图谱和大模型增强)
如何使用知识图谱(knowledge graph)做大模型RAG增强
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第三方大模型接入配置说明,基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
核心代码讲解(四),基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
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基于知识图谱、大模型、RAG检索增强的传统文化研究项目之「以白话文搜索古文」
GraphRag相关的论文(Think On Graph)继续详细解读(二)
本地运行模型(Ollama)接入,基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
【官方来源】可解释的知识图谱和rag(Explainable AI With Knowledge Graphs and RAG)
支持更多的第三方大模型的接入,基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
大模型和知识图谱rag结合,Think On Graph论文代码解读(四)
大模型和知识图谱rag结合,Think On Graph 2.0 解读(三)
【官方来源】neo4j:Introduction to RAG & Graphs(rag和知识图谱的介绍)
如何构建图谱(neo4j),基于知识图谱、大模型、rag的李白项目
为什么无法提取实体和边,neo4j版的GraphRag代码开源,本地运行(使用llm大模型构建知识图谱以及检索增强)
文本转语音的模型ChatTTS体验极佳,真人般丝滑和流畅,自定义也比较灵活
【官方来源】图数据库neo4j和大模型LLM应用系列预告
【动手学习大模型 1/12】LLM 面试和工作的区别,让我们一起 import transformers,了解大模型的基本使用流程 (有较好基础同学不推荐观看)
【官方来源】利用知识图谱、机器学习、大语言模型进行数据洞察和个性化推荐