首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Grakn:我如何从文本集合中构建知识图谱?

Grakn是一个知识图谱管理系统,它可以帮助我们从文本集合中构建知识图谱。下面是一个完善且全面的答案:

知识图谱是一种用于表示和存储知识的图形数据库,它将实体、关系和属性组织成一个网络结构,以便更好地理解和推理知识。Grakn是一种基于图谱的知识图谱管理系统,它提供了一种灵活且强大的方式来构建和查询知识图谱。

构建知识图谱的第一步是将文本集合转化为结构化的数据。Grakn提供了一个称为Schema的概念,用于定义实体、关系和属性的结构。通过定义Schema,我们可以将文本中的实体和关系映射到知识图谱中的概念和关系。

在Grakn中,我们可以使用Grakn的查询语言Graql来查询和操作知识图谱。Graql是一种声明性的查询语言,它允许我们以自然语言的方式表达查询和推理需求。通过Graql,我们可以从知识图谱中提取有关实体、关系和属性的信息,并进行复杂的推理和分析。

Grakn还提供了一些工具和功能来帮助我们构建知识图谱。例如,它提供了一个称为Grakn Workbase的可视化工具,用于可视化和编辑知识图谱。此外,Grakn还提供了一些API和SDK,使开发人员可以轻松地集成Grakn到他们的应用程序中。

在应用场景方面,Grakn可以应用于各种领域,包括生物医学、金融、物联网等。例如,在生物医学领域,Grakn可以帮助研究人员组织和分析大量的生物医学数据,以便更好地理解疾病和药物之间的关系。

对于构建知识图谱的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于要求不能提及具体的云计算品牌商,我无法给出具体的产品和链接。但是,腾讯云提供了一些与图数据库相关的产品和服务,您可以在腾讯云的官方网站上查找相关信息。

总结起来,Grakn是一个强大的知识图谱管理系统,它可以帮助我们从文本集合中构建知识图谱。通过定义Schema和使用Graql查询语言,我们可以将文本中的实体和关系映射到知识图谱中,并进行复杂的推理和分析。Grakn在各种领域都有广泛的应用,腾讯云也提供了一些与图数据库相关的产品和服务。

相关搜索:如何从单个列中包含的文本构建data.frame?如何从Outlet集合中获取文本域值以进行密码验证?我如何从我的json中填充数据来构建Angular 8中的网格?我如何从Julia lang的集合中随机选择一个点?在这种mongodb查询中,如何从我的集合中获取最小和最大值如何从我用C编写的文本文件中读取Swift如何从我在搜索栏中定义的地图项目构建路径如何使用react-Native中的另一个集合中的数据从firestore获取集合.....我做错了什么?如何在Swift中使用自动生成的键从故事板中的UITextView集合中检索文本?MongoDB -如何从所有集合中查找所有其他相关文档。我只能访问%1个id我的Python代码如何从网站获取文本/javascript <script>中的值?如何使用pyknackhq python库从我的技巧构建器中获取整个对象/表如何从我的MEAN stack应用程序中获取Mongo db集合中的所有数据?如何在删除列表集合的最后一个列表后从文本框中删除列表如何从Apache Solr下载/导出数据到CSV文件?我已经在Solr中创建了集合,我想将数据从Solr导出到CSV如何从FTP文件中替换网页上的城市文本,我有所有的城市我想使用Tensorflow Xcode API,但是在我从源代码构建Tensorflow之后,我应该如何在C++中链接库?在Rails中,如何从JavaScript查询我的数据库,以便填充文本框?如何从我从使用selenium的网站中提取的文本中删除带有我们想要的单词的元素?如何使用流生成器从我的消息集合中的最后一个消息字段返回消息
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何文本构建用户画像

推荐阅读时间:8min~10min 文章内容:如何文本构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像,了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后,这里谈一谈如何文本构建用户画像。...文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式,具有数量多、处理快、存储小等特点。来简单看下如何文本数据构建用户画像。...[z3ebn86d8d.jpeg] 通过文本数据构建用户画像步骤 要用物品和用户的文本信息构建出一个基础版本的用户画像,大致需要做这些事: 把所有非结构化的文本结构化,去粗取精,保留关键信息; 根据用户行为数据把物品的结构化结果传递给用户...标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化,生成标签、主题、词向量等等,如何通过结构化后的文本构建用户画像呢?或者说如何文本的结构化信息传递给用户呢?...总结 用户画像在推荐系统的作用是非常重要的,如何文本构建用户画像信息呢?简单来说就是两部分:结构化文本信息和筛选部分特征信息。

4.8K61

KGCN:使用 TensorFlow 对知识图谱进行机器学习

然而创建这样的向量来表示知识图谱的节点并非易事。 为了充分利用机器学习现有的一些想法、工具和流程,所以我们需要一种构建这些向量的方法。...通过这种方式,我们才能利用知识图谱的上下文信息进行机器学习。 这就是 KGCN 的意义所在。给定知识图谱的一个示例节点,收集该示例附近的节点及其上下文信息。并基于这些信息,确定向量表示以及嵌入。...KGCN 适用于两个广泛的学习任务: 1.知识图谱中进行监督学习以进行预测,例如多分类、回归、链接预测;2.无监督学习知识图谱的嵌入构建,例如用于聚类和节点比较任务。 ?...在这种情况下,嵌入是学习流程的临时张量;2.为了构建无监督嵌入作为输出,我们将最小化图中的一些相似性度量。 方法 KGCN 实现的方法基于 GraphSAGE,它非常适合在知识图谱上工作。...KGCN 不是在典型的属性图上工作,而是存储在类型化超图 Grakn 的上下文数据中进行学习。除此之外,它还能从 Grakn 推导出的事实中进行学习。

2.2K10
  • 药物开发的社交图谱

    通过提供更好的清晰度和对异构数据集的访问,构建社交图谱(知识图谱)以改善临床试验的流程并降低成本。...The Valley of Death 阿斯利康的健康信息学总监Paul Agapow在Grakn Labs的第一次全球用户大会Grakn Cosmos上讲述了他的团队在构建社交图谱以减少临床试验招募时的时间和减少资源的工作...但是,由于每个受试者的费用在10,000美元至60%的临床试验均无法达到其招募目标,因此这是该过程中比较艰巨的方面之。 2 招募工作如何进行?...此外,可以将现在可用的外部信息与他们的所有内部数据相结合,也许更重要的是,它可以伴随多年的试验和磨难而获得的知识。 5 建立社交图谱 从前辈那里学到的东西,这些早期的努力一直存在着一些问题。...这些都不适合操作,需要将其插入其他系统,以便组织的团队能够使用它。这是Grakn介入的地方。 Grakn是来自Grakn Labs团队的复杂数据数据库。

    43710

    知识图谱:一种文本挖掘信息的强大数据科学技术

    作者|PRATEEK JOSHI 编译|Arno 来源|Medium 概览 知识图谱是数据科学中最有趣的概念之一 了解如何使用Wikipedia页面上的文本构建知识图谱 我们将动手使用Python流行的...在开始构建知识图谱之前,了解信息或知识如何嵌入这些图非常重要。 让用一个例子来解释一下。如果节点A = Putin ,节点B = Russia,则边缘很可能是“president of”: ?...因此,该句子中提取的关系将是“won”。最后,来自这两个句子的知识图谱将如下所示: ? 根据文本数据构建知识图谱 是时候开始编写一些代码了!...我们将使用一组与Wikipedia文章相关的电影和电影文本从头开始构建知识图谱已经500多个Wikipedia文章中提取了大约4,300个句子。...这些都是事实,它向我们表明,我们可以文本挖掘这些事实。太神奇了! 结语 在本文中,我们学习了如何以三元组的形式给定文本中提取信息并从中构建知识图谱。 但是,我们限制自己使用仅包含2个实体的句子。

    3.8K10

    伯克利&清华GPT等预训练语言模型无监督构建知识图谱

    论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.11967 这篇论文有以下三点贡献: 1、展示了如何预训练语言模型构建知识图谱。 2、提出了一种无监督的两阶段方法:MAMA。...3、构建了一类全新的知识图谱——开放知识图谱。 那么本文到底如何实现以上三点贡献的呢?...在该工作,我们初步尝试设计了一个无监督的构建方法MAMA(Match和Map的缩写)来唤醒预训练模型存储的知识。 该方法通过一步简单的语言模型前向传播就能从文本语料中构建知识图谱。...值得注意的是,Wikidata中知识构建,很多并非Wikipedia的文本得来,所以实验的F1表现要比小规模、完全目标文本构建的TAC KBP要低一些。...2、AI科技评论:预训练语言模型构建知识图谱,这项工作的idea怎么来的? 作者:源自一次偶然的实验,发现BERT和GPT-2的注意力权重可以连接句子可能的知识成分。

    1.9K20

    知识图谱研讨实录09丨肖仰华教授带你读懂知识图谱语言认知

    特定知识表示或其中的某个片段:输入是一段文本,输出是映射到的知识图谱的实体、概念、关系、路径以及子结构。  ...同学代表性回答:  回答1: (1) 传统NLP使用知识的尝试:发现人工定义的语法规则难以穷举,领域专家定义的本体规模有限,非结构化文本自动挖掘语法或语义模式仍然困难。...最后,文本的非结构化特性使得文本自动挖掘语义模式异常困难,所能挖掘出的有效模式在数量与精度方面都存在局限性。...肖仰华老师: 基本概念认知是个很有意思的问题,其实一直没搞定的问题是如何进一步挖掘新的基本概念,比如我说到鹿晗,你会想到什么概念,首先想到的是“小鲜肉”,这些相对新颖的基本概念是很多知识库中都没有的,...丨百科图谱构建 研讨实录07丨知识图谱的众包构建 研讨实录08丨知识图谱的质量控制 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连  热文推荐   秒懂商用区块链关键技术:智能合约 演说泰斗加尔·雷纳德亲自解读

    21810

    中科大王杰教授:基于表示学习的知识图谱推理技术

    在报告,王杰结合知识图谱近年来的研究趋势与应用场景,聚焦单一图谱推理到联合外部信息推理、结构化输入到自然语言输入的层次递进的推理场景,介绍基于表示学习的知识图谱推理方向取得的进展。...现有的趋势是知识嵌入向知识注入发展,前者是指传统的KGE模型,仅从结构化的知识图谱获得知识,体量庞大的文本数据不能被充分利用。...下面数据集和评测指标两方面进行讨论。...现有知识图谱只涉及文本信息,未来发展趋势是扩展到多模态信息。多模态知识图谱构建,依赖于多种模态数据的收集,其中关键问题是:如何进行不同模态数据之间的对齐。...如何利用知识图谱增强预训练语言模型,或者怎样用预训练语言模型帮助更好地在知识图谱上进行推理,也是接下来需要重点关注的方向。最后,知识图谱与对话场景的结合也是所期待的。

    1.1K21

    入门 | 知识图谱简介

    ,rn}是知识的关系集合,共包含|R|种不同关系; S⊆E×R×E代表知识的三元组集合。...关系抽取技术的目的,是解决如何文本语料中抽取实体间的关系。关系抽取大致可以分为基于开放式实体关系抽取和基于联合推理的实体关系抽取两类。 属性抽取的目标是从不同信息源采集特定实体的属性信息。...实体链接是指对于文本抽取得到的实体对象,将其链接到知识对应的正确实体对象的操作,实体链接的一般流程是:1.文本通过实体抽取得到实体指称项;2.进行实体消歧和共指消解,判断知识的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识是否存在其他命名实体与之表示相同的含义...在构建知识图谱时,可以第三方知识库产品或已有结构化数据获取知识输入。...知识推理是指知识已有的实体关系数据出发,经过计算机推理,建立实体间的新关联,从而拓展和丰富知识网络。知识推理是知识图谱构建的重要手段和关键环节,通过知识推理,能够现有知识中发现新的知识

    1.6K60

    长篇大论抓取精华,语音实时生成知识图谱,这个系统可谓是首个

    然而在现有的技术,大部分研究集中在从文本转化到图谱的过程,却忽略了语音实时转换到图谱的研究。 本文将介绍一篇关于语音到图谱构建的论文,可以说是该领域的首个相关研究。...图 1:知识图谱可视化示例 该论文主要有三大贡献: 该系统是已知首个公开发布的语音构建知识图谱的系统; 该系统设计并实现实时的语音图谱架构,能够根据演讲者的主题在图谱之间切换; 该系统还可以开放的中文篇章中生成知识图谱...此缓冲池用于缓存已加标点的文本,这是因为只有在识别出完整的句子后,该句子才会被发送到后续的「知识图谱构建」服务,因此该模块会将完整的句子发送到知识图谱构建阶段,最后一部分没有标点符号的文本被缓存。...抽象过滤:其次,应用规则从语音系统获取抽象化的知识图谱。使用关键词和关键节点集合之间的交集对「实体关系三元组」和「实体属性对」进行过滤。 组件选择:最后,知识图谱中选出最大连通分量。...图 3:在执行「组件选择」步骤之前,基于长语音构建知识图谱及其抽象(彩色部分)。 最后,作为首个基于语音实时生成知识图谱的系统,HAO 图谱的效果如何呢?明略科技进行了满意度调查。

    1K30

    【国内首家】第一个基于语音生成实时知识图谱的系统来啦!!!

    然而在现有的技术,大部分研究集中在从文本转化到图谱的过程,却忽略了语音实时转换到图谱的研究。 本文将介绍一篇关于语音到图谱构建的论文,可以说是该领域的首个相关研究。...图 1:知识图谱可视化示例 该论文主要有三大贡献: 该系统是已知首个公开发布的语音构建知识图谱的系统; 该系统设计并实现实时的语音图谱架构,能够根据演讲者的主题在图谱之间切换; 该系统还可以开放的中文篇章中生成知识图谱...此缓冲池用于缓存已加标点的文本,这是因为只有在识别出完整的句子后,该句子才会被发送到后续的「知识图谱构建」服务,因此该模块会将完整的句子发送到知识图谱构建阶段,最后一部分没有标点符号的文本被缓存。...抽象过滤:其次,应用规则从语音系统获取抽象化的知识图谱。使用关键词和关键节点集合之间的交集对「实体关系三元组」和「实体属性对」进行过滤。 组件选择:最后,知识图谱中选出最大连通分量。...图 3:在执行「组件选择」步骤之前,基于长语音构建知识图谱及其抽象(彩色部分)。 最后,作为首个基于语音实时生成知识图谱的系统,HAO 图谱的效果如何呢?明略科技进行了满意度调查。

    1.3K10

    AI产品经理的入门必修课(3)——知识图谱

    1 为什么要了解知识图谱 AI核心要研究的是如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,而人的智能性核心体现在对不同事物的感知能力、推理能力、决策能力。...*知识库是相互关联的事实及数据的集合,常被用来支持专家系统,是专业领域内规则的集合,包含了规则所联系的所有关系和数据。...应用到的技术手段,例如文本数据,通常会使用nlp自然语言处理技术,进行实体识别、实体链接、关系抽取、事件抽取等文本抽取出知识,在利用RDF把三元组作为基本的数据模型。...信息抽取: 结构化和文本化的数据是目前主要使用的数据形式,结构化数据抽取信息一般使用现有的D2R工具,如D2RServer。...文本抽取信息主要经历实体识别和关系抽取两部分,关系抽取一般可以使用基于特征模版的方法(人工打标签),或者机器学习的方式进行抽取。

    58920

    基于知识图谱的智能问答方案

    的理解是知识图谱构建是基于动态本体理论的,一套完整的数据本体可以把不同的数据形式进行串联转换,融合成一个综合的数据体系去使用。...如何围绕业务构建标准的数据体系?等。而构建知识图谱的过程其实就是把各种和领域相关的数据进行一定的梳理和融合,把杂乱无章的数据通过本体框架整合成结构化的数据。...当我看到知识图谱构建有利于进行数据融合时,就立刻吸引了的兴趣,但后来发现,它和我们机器学习的所体现的特征连接有点不一样。...知识图谱构建过程 1 知识图谱的总体构建思路 如下图所示,原始的数据到形成知识图谱,经历了知识抽取、知识融合(实体对齐)、数据模型构建、质量评估等步骤。 ?...但通用性很差,因此可通过包装器归纳这种基于有监督学习的方法,自动标注好的训练样例集合中学习数据抽取规则,用于其他相同标记或相同网页模板抽取目标数据。

    4.4K32

    第1章 理解知识图谱(一)

    1.1.2 知识图谱定义知识图谱:以结构化的形式描述显示世界的实体机器关系,将互联网庞大的信息网转化为更接近人类去认知的形式。这里仅仅简单概述了一下,想了解更多概念的可以参考百度百科。...1.1.4 知识图谱发展阶段早期阶段:概念形成(2000年前): 早期的知识图谱概念主要体现在人工智能和语义网等领域。研究者们开始探索如何以图形结构的方式表示和组织知识。...1.2 知识图谱架构1.2.1 构建方法两个角度去看的话,可以分为自底向上和自顶向下构建知识图谱可以自底向上和自顶向下两个角度来考虑,这两种方法分别强调细节逐步构建整体和整体指导细节的方式。...自底向上(Bottom-Up)的构建方式:数据收集与整理: 各种数据源收集结构化和非结构化的信息。这可能包括文本中提取实体和关系,解析数据库的数据等。...实体识别和关系抽取: 使用自然语言处理技术,文本数据识别实体和抽取实体之间的关系。这可以包括命名实体识别(NER)、关系抽取等任务。

    27110

    如何将任何文本转换为图谱

    知识图谱 请考虑以下文本。 玛丽有一只小羊, 你之前听过这个故事; 但你知道她经过一番餐盘, 还有一点点! 下面是将文本表示为知识图的一种可能形式。 以下IBM的文章恰当解释了知识图的基本概念。...知识图是什么? 了解知识图谱,语义元数据网络代表一系列相关实体的集合。...这些信息通常存储在图形数据库,并可视化为图形结构,因此得名知识图谱”。 为何使用知识图谱知识图谱在各种情况下都非常有用。...创建概念图 如果你问GPT,如何给定的文本创建知识图谱?它可能会建议以下类似的过程。 1.作品中提取概念和实体。这些是节点。2.提取概念之间的关系。这些是边。...看看这个图表如何帮助我们提出正确的问题和更好地理解主题!我们可以进一步讨论我们的图表如何帮助我们构建图增强检索以及如何帮助我们构建更好的RAG管道。但我认为最好留待以后再讨论。

    82910

    Datawhale 知识图谱组队学习 Task 1 知识图谱介绍

    实体是知识图谱的最基本元素,不同的实体间存在不同的关系。 概念:具有同种特性的实体构成的集合,如国家、民族、书籍、电脑等。 属性:用于区分概念的特征,不同概念具有不同的属性。...构建知识图谱所涉及的技术 信息抽取 信息抽取(information extraction)是知识图谱构建的第1步,其中的关键问题是如何异构数据源自动抽取信息得到候选知识单元。...研究关系抽取技术的目的,就是解决如何文本语料中抽取实体间的关系这一基本问题。 属性抽取,属性抽取的目标是从不同信息源采集特定实体的属性信息。...通过知识融合,可以消除概念的歧义,剔除冗余和错误概念,从而确保知识的质量。 实体链接(entity linking),指对于文本抽取得到的实体对象,将其链接到知识对应的正确实体对象的操作。...实体链接的一般流程是: 1)文本通过实体抽取得到实体指称项;2)进行实体消歧和共指消解,判断知识的同名实体与之是否代表不同的含义以及知识是否存在其他命名实体与之表示相同的含义;3)在确认知识对应的正确实体对象之后

    1.1K10

    知识图谱的应用:原理到实践

    典型的知识图谱构建过程包括数据清洗、实体识别、关系抽取和图谱表示。 数据清洗: 原始数据中提取有用的信息,去除噪音和冗余。...实体识别: 利用NLP技术文本识别出知识图谱的实体,如人物、地点、事件等。 关系抽取: 通过分析文本的语义结构,抽取实体之间的关系信息。...图谱表示: 将抽取到的实体和关系映射到图状结构构建知识图谱的框架。 2. NLP与知识图谱的结合 2.1 实体识别 NLP技术可以用于文本识别出知识图谱的实体。...NLP技术可以帮助文本挖掘实体之间的关系,为知识图谱的边添加信息。 关系抽取的任务是理解文本描述的实体之间的关系类型。...跨模态融合: 如何将不同模态的信息有机地融合到知识图谱,仍然是一个需要解决的难题。 隐私与安全: 知识图谱涉及大量个人和机构的信息,如何在保障隐私的前提下应用这些知识是一个重要问题。 5.

    1.7K20

    可扩展、可解释,新框架预训练语言模型中高效提取知识图谱

    尽管最近的研究探索了使用文本挖掘技术来自动构建知识图谱,但由于需要庞大的语料库和复杂的处理流水线,这仍然是一项具有挑战性的任务。...这就引出了一个问题:我们能否自动语言模型获取知识图谱,从而结合两者的优点,即语言模型的灵活性和可扩展性,以及知识图谱的易于查询、可编辑性和可解释性?...为实现这一目标,我们提出了一种自动知识抽取框架,能够 BERT 或 RoBerta 等预训练语言模型中高效且可扩展地提取知识图谱,从而构建一系列新的知识图谱(例如 BertNet、RoBertaNet...图2:兼容性分数的计算示例 有了这个兼容性分数,我们接下来介绍语言模型获取知识图谱的流程(图 3),它可以分为两个主要阶段:提示构建 和 实体对搜索。...为了评价我们的框架,我们将这个框架用于ConceptNet的关系集合,以及一个作者们创作的新颖关系集合(例如:capable but not good at),构建出相应的知识图谱

    53010

    行业规模的知识图谱——经验和挑战

    这里讨论的知识图谱集合涵盖了搜索、产品描述到社交网络的广泛应用: 微软的 Bing 知识图谱和 Google搜索引擎的知识图谱都支持搜索并回答搜索以及谈话的问题。...——设计上的决策 让我们描述五个知识图谱和每个设计的决策开始,并确定每个图谱的范围。...取而代之的是,每天都要从头开始构建图谱源代码开始,在最后由构建系统生成一个完整的知识图谱。 对Facebook 知识图谱而言,一个显而易见的起点是 Facebook 页面生态系统。...例如,在 eBay 的产品知识图谱,许多图谱关系是列表和卖家目录的非结构化文本中提取出来的; IBM 的Discovery知识图谱依赖于文档作为图中表示的事实证据。...实体识别、分类、文本和实体嵌入都被证明是有用的工具,可以将非结构化文本链接到我们所知道图谱的实体。 规模化管理 这里所描述的所有知识图谱系统都面临着大规模管理的挑战,这可能并不令人惊讶。

    84010

    阿里巴巴超大规模知识图谱预训练实践:商品分类

    于是,商品分类任务可以转化为训练一个标题集合  到类别集合  的映射函数: 此时,商品分类任务转化为文本分类任务。...我们阿里巴巴真实场景抽取出1293个类别以及类别下的商品,生成正样本和负样本为1∶1的数据集,如表1所示。...▊《工业级知识图谱:方法与实践》 张伟,陈华钧,张亦弛 著 揭秘知识图谱的通用可迁移构建方法 详解阿里巴巴超大规模知识图谱核心技术 墙辉(玄难)倾情作序,李飞飞、李海洲、司罗、张民、赵军老师鼎力推荐...本书源于阿里巴巴千亿级知识图谱构建与产业化应用的工作总结,对知识图谱理论和大规模工业实践进行了全面和深入的阐述。...首先介绍工业场景下知识图谱的现状、存在的问题和架构设计;然后知识表示、知识融合、知识获取、知识推理、知识存储和知识图谱前沿方向等方面入手,介绍大规模商品知识图谱构建方法;最后结合阿里巴巴的业务实践,

    67810

    使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉

    LLM生成流畅连贯的文本,但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源,如数据库或知识图谱。...知识图谱 知识图谱是表示实体或概念及其关系(如事实、属性或类别)的节点和边的集合。基于它们的节点和边缘属性,可用于查询或推断关于不同实体或概念的事实信息。...所以下面我们使用一个简单的例子来介绍如何使用知识图谱构建RAG。...通过构建查询引擎对知识图谱进行查询 query = "What is ESOP?"...在以前知识图谱的应用难点在于图谱构建,但是现在LLM的出现简化了这个过程,使得我们可以轻松的构建出可用的知识图谱,这使得他在应用方面又向前迈出了一大步。对于RAG,知识图谱是一个非常好的应用方向。

    1K10
    领券