Как запросить граф знаний в LLMs с помощью gRAG | На пути к науке о данных

•Графы знаний (KG) — это структурированное представление информации, отражающее объекты реального мира и их взаимосвязи. •Узлы представляют объекты, а ребра — взаимосвязи между ними. •Графы знаний обеспечивают глубокое семантическое понимание данных. •Узлы содержат информацию о продуктах, производителях и других объектах. •Ребра определяют связи между узлами, такие как "manufacturedby" и "belongsto". •Ребра могут содержать свойства для дополнительного контекста. •Графы знаний могут быть формально представлены как направленный, помеченный граф. •Узлы и ребра определяются математически, включая функции для сопоставления атрибутов. •Вложения преобразуют текстовые данные в числовые векторные представления. •Косинусное сходство измеряет сходство между векторами вложений. •Матрица смежности используется для моделирования структуры графа. •Случайные блуждания и вероятности перехода помогают анализировать переходы между узлами. •Алгоритм персонализированного PageRank вычисляет релевантность узлов на основе структуры графа и вектора персонализации. •Семантическое сходство и релевантность графика объединяются для ранжирования продуктов. •Семантическое понимание: фиксация сложных взаимосвязей и контекста. •Гибкость: возможность легко добавлять новые узлы и взаимосвязи. •Эффективные запросы: оптимизация для поиска взаимосвязей. •Создание графа знаний с вложениями и запрос к нему. •Настройка среды и загрузка набора данных. •Очистка и предварительная обработка данных. •Подключение к Neo4j и подготовка базы данных. •Создание таблицы знаний и установление связей. •Запрос графика с использованием естественного языка.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.