需求人群:
"目标受众主要是数据科学家、自然语言处理工程师和研究人员,他们需要处理大量文本数据并从中提取有用信息。Knowledge Graph RAG能够帮助他们构建结构化的文本信息网络,从而提高信息检索和处理的效率。"
使用场景示例:
在学术研究中,利用Knowledge Graph RAG构建领域知识图谱,辅助文献综述和信息整合。
企业利用该模型进行市场分析,通过文档网络关联竞争对手信息,增强商业洞察。
在医疗领域,构建疾病和药物的知识图谱,辅助医生进行诊断和治疗决策。
产品特色:
自动创建知识图谱和文档网络
通过图谱结构搜索知识实体或互联文档
利用tf-idf算法创建文档图谱
支持搜索邻居节点和相似文档
提供Python接口,易于集成和扩展
支持自定义图谱节点和边的属性
适用于增强大型语言模型的上下文理解能力
使用教程:
1. 安装Knowledge Graph RAG库:使用pip命令安装。
2. 创建知识图谱或文档图谱:根据需求定义图谱结构和节点属性。
3. 搜索知识图谱中的实体或文档:利用图谱的搜索功能查找相关信息。
4. 利用图谱结构增强语言模型:将图谱信息整合到模型输入中,提高模型性能。
5. 自定义图谱节点和边:根据特定需求调整图谱结构。
6. 集成到现有项目中:将Knowledge Graph RAG作为模块集成到Python项目中。
7. 持续优化和更新:根据反馈和最新研究成果更新图谱和模型。
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利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能
Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库,它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型(LLM)的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息,从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域,尤其是在文档检索和信息抽取任务中。
开源工具,简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据。
Knowledge Table 是一个开源工具包,旨在简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据的过程。它通过自然语言查询界面,使用户能够创建结构化的知识表示,如表格和图表。该工具包具有可定制的提取规则、精细调整的格式化选项,并通过UI显示的数据溯源,适应多种用例。它的目标是为业务用户提供熟悉的电子表格界面,同时为开发者提供灵活且高度可配置的后端,确保与现有RAG工作流程的无缝集成。
利用大型语言模型增量构建知识图谱
iText2KG是一个Python包,旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系,增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力,允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块,确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示,支持交互式探索和分析结构化数据。
基于知识图谱的智能问答系统。
Fact Finder 是一个开源的智能问答系统,它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询,查询知识图谱以获取答案,并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性,允许用户查看查询和证据,以及通过可视化子图提供直观的证据。
统一高效的RAG检索微调和推理框架
RAG-Retrieval是一个全链路的RAG检索微调和推理框架,支持多种RAG Reranker模型的推理,包括向量模型、迟交互式模型和交互式模型。它提供了一个轻量级的Python库,使得用户能够以统一的方式调用不同的RAG排序模型,简化了排序模型的使用和部署。
结合文本提取、网络分析和大型语言模型提示与总结的端到端系统
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型(LLM)的提示和总结,来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源,是微软研究项目的一部分,旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
基于人工智能生成及查询不断扩展的知识图谱的概念证明
MindGraph是一个开源、API优先的基于图形的项目原型,旨在实现自然语言交互(输入和输出)。它可作为构建和定制自己的CRM解决方案的模板,重点是易于集成和可扩展性。主要功能包括:实体管理、集成触发器、搜索功能、人工智能整备。它采用模块化架构,通过集成管理器动态注册和执行各种集成函数,使其具有无缝集成人工智能功能的能力。它支持灵活的数据库集成,包括内存数据库和云数据库NexusDB。再加上基于模式的知识图谱创建,使其能够自动从自然语言输入中生成结构化数据。
基于知识图谱的检索增强生成框架,赋能大型语言模型处理知识密集型任务
KG-RAG是一个任务无关的框架,它结合知识图谱的显性知识和大型语言模型的隐性知识。这里,我们利用一个巨大的生物医学知识图谱SPOKE作为生物医学上下文的提供者。KG-RAG的主要特征是它从SPOKE知识图谱中提取“与提示相关的上下文”,这被定义为响应用户提示所需的最小上下文。
Docker推出的人工智能应用开发解决方案
Docker GenAI Stack是一个面向开发者的人工智能应用开发解决方案。它整合了各大领先的AI技术,只需几次点击就可以部署完整的AI应用栈,实现代码级的AI集成。GenAI Stack内置预配置的大型语言模型,提供Ollama管理,采用Neo4j作为默认数据库,可实现知识图谱和向量搜索。还配备了LangChain框架用于编排和调试,以及全面的技术支持和社区资源。GenAI Stack使AI应用开发变得简单高效,开发者可以快速构建实用的AI解决方案。
OCR-free 文档理解的统一结构学习模型
mPLUG-DocOwl 1.5 是一个致力于OCR-free文档理解的统一结构学习模型,它通过深度学习技术实现了对文档的直接理解,无需传统的光学字符识别(OCR)过程。该模型能够处理包括文档、网页、表格和图表在内的多种类型的图像,支持结构感知的文档解析、多粒度的文本识别和定位,以及问答等功能。mPLUG-DocOwl 1.5 的研发背景是基于对文档理解自动化和智能化的需求,旨在提高文档处理的效率和准确性。该模型的开源特性也促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
IBM Granite 3.0模型,高效能AI语言模型
IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型,由IBM开发,并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练,展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例,包括检索增强生成(RAG)、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert(MoE)模型,后者专为低延迟使用而设计,适合在设备上应用或需要即时推理的场景。
一个由FlagEval提供的辩论空间
Debate是由FlagEval在Hugging Face平台上创建的一个空间,旨在提供一个辩论的场所。这个空间可能利用了自然语言处理技术来促进用户之间的讨论和辩论,帮助用户提高批判性思维和沟通技巧。它可能包含了多种语言模型,以支持不同语言的用户参与。Debate作为一个教育工具,对于学习语言、逻辑和辩论技巧的人来说是非常重要的。目前,该产品是免费提供的,定位于教育和自我提升的市场。
一个用于自然语言处理的先进模型
Meta-spirit-lm是由Meta公司开发的一款先进的自然语言处理模型,它在Hugging Face平台上发布。这款模型在处理语言相关的任务时表现出色,如文本生成、翻译、问答等。它的重要性在于能够理解和生成自然语言,极大地推动了人工智能在语言理解领域的进步。该模型在开源社区中受到广泛关注,可以用于研究和商业用途,但需遵守FAIR Noncommercial Research License。
全球大语言模型资源汇总
awesome-LLM-resourses是一个汇总了全球大语言模型(LLM)资源的平台,提供了从数据获取、微调、推理、评估到实际应用等一系列资源和工具。它的重要性在于为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库,以便于他们能够更高效地开发和优化自己的语言模型。该平台由王荣胜维护,持续更新,为LLM领域的发展提供了强有力的支持。
高效能小型语言模型
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型,它在7B规模上超越了当前领先的模型,如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列,无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布,展示了即使在7B规模上,前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
简单快速的检索增强型生成模型
LightRAG是一个基于检索增强型生成模型,旨在通过结合检索和生成的优势来提升文本生成任务的性能。该模型在保持生成速度的同时,能够提供更准确和相关的信息,这对于需要快速且准确信息检索的应用场景尤为重要。LightRAG的开发背景是基于对现有文本生成模型的改进需求,特别是在需要处理大量数据和复杂查询时。该模型目前是开源的,可以免费使用,对于研究人员和开发者来说,它提供了一个强大的工具来探索和实现基于检索的文本生成任务。
AI驱动的语音笔记应用,将语音转换为有组织的摘要和清晰的行动项。
NotesGPT是一款利用人工智能技术将用户的语音笔记转换成有组织的摘要和清晰的行动项的在线服务。它通过先进的语音识别和自然语言处理技术,帮助用户更高效地记录和管理笔记,特别适合需要快速记录信息并整理成结构化内容的用户。产品背景信息显示,NotesGPT由Together.ai和Convex提供技术支持,这表明其背后有着强大的AI技术支撑。目前,该产品似乎处于推广阶段,具体价格和定位信息未在页面中明确展示。
一个由Together.ai驱动的开源AI搜索引擎。
TurboSeek是一个创新的AI搜索引擎,它通过结合Bing搜索API和先进的大型语言模型(LLMs)如Mixtral 8x7B和Llama-3,为用户提供快速、准确的搜索结果。该搜索引擎的特点是能够理解和处理自然语言查询,返回更加相关和深入的信息。它的重要性在于能够提高用户获取信息的效率,尤其是在需要处理大量数据和复杂查询时。TurboSeek的开发背景是受到Perplexity等先进搜索引擎的启发,旨在为用户提供一个更智能、更高效的搜索工具。目前,该产品是免费使用的,主要面向技术爱好者和需要处理大量信息的用户。
基于深度学习的高质量文本到语音合成模型
F5-TTS是由SWivid团队开发的一个文本到语音合成(TTS)模型,它利用深度学习技术将文本转换为自然流畅、忠实于原文的语音输出。该模型在生成语音时,不仅追求高自然度,还注重语音的清晰度和准确性,适用于需要高质量语音合成的各种应用场景,如语音助手、有声读物制作、自动新闻播报等。F5-TTS模型在Hugging Face平台上发布,用户可以方便地下载和部署,支持多种语言和声音类型,具有很高的灵活性和可扩展性。
与数据库对话,用自然语言查询数据。
Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具,它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术,用户可以轻松地查询、分析和操作数据库,而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源,鼓励社区参与开发和贡献,代码在GitHub上公开,用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
AIGC 应用快速构建平台
派欧算力云大模型 API 提供易于集成的各模态 API 服务,包括大语言模型、图像、音频、视频等,旨在帮助用户轻松构建专属的 AIGC 应用。该平台拥有丰富的模型资源,支持个性化需求的模型训练和托管,同时保证用户私有模型的保密性。它以高性价比、高吞吐量和高性能推理引擎为特点,适用于多种 AI 应用场景,如聊天机器人、总结摘要、小说生成器等。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
视觉语言模型高效文档检索工具
ColPali 是一种基于视觉语言模型的高效文档检索工具,它通过直接嵌入文档页面图像的方式来简化文档检索流程。ColPali 利用了最新的视觉语言模型技术,特别是 PaliGemma 模型,通过晚交互机制实现多向量检索,从而提高检索性能。这一技术不仅加快了索引速度,降低了查询延迟,而且在检索包含视觉元素的文档方面表现出色,例如图表、表格和图像。ColPali 的出现,为文档检索领域带来了一种新的“视觉空间检索”范式,有助于提高信息检索的效率和准确性。
研究项目,探索自动语言模型基准测试中的作弊行为。
Cheating LLM Benchmarks 是一个研究项目,旨在通过构建所谓的“零模型”(null models)来探索在自动语言模型(LLM)基准测试中的作弊行为。该项目通过实验发现,即使是简单的零模型也能在这些基准测试中取得高胜率,这挑战了现有基准测试的有效性和可靠性。该研究对于理解当前语言模型的局限性和改进基准测试方法具有重要意义。
构建LLM应用的框架
LlamaIndex.TS是一个为构建基于大型语言模型(LLM)的应用而设计的框架。它专注于帮助用户摄取、结构化和访问私有或特定领域的数据。这个框架提供了一个自然语言界面,用于连接人类和推断出的数据,使得开发者无需成为机器学习或自然语言处理的专家,也能通过LLM增强其软件功能。LlamaIndex.TS支持Node.js、Vercel Edge Functions和Deno等流行运行时环境。
利用向量搜索技术,实现基于描述搜索相关股票的工具。
概念股搜索器是一款基于自然语言处理和向量搜索技术的在线工具,它能够对用户输入的任意描述进行语义匹配,快速找到与之相关的中国A股上市公司股票。该产品的主要优点在于其创新的搜索方式,能够处理意象、概念、关键词等多种形式的输入,为用户提供一种全新的股票搜索体验。产品背景信息显示,它旨在帮助用户在投资决策时,能够快速获取相关信息,但请注意,搜索结果仅供参考,不构成投资建议。
基于熵的采样技术,优化模型输出的多样性和准确性
Entropy-based sampling 是一种基于熵理论的采样技术,用于提升语言模型在生成文本时的多样性和准确性。该技术通过计算概率分布的熵和方差熵来评估模型的不确定性,从而在模型可能陷入局部最优或过度自信时调整采样策略。这种方法有助于避免模型输出的单调重复,同时在模型不确定性较高时增加输出的多样性。
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