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KNOWNET开源项目 – LLM与知识图谱结合的信息检索工具

KNOWNET是一个将大型语言模型(LLMs)与知识图谱(KG)相结合的项目,旨在提高信息检索的准确性和结构化探索能力。它通过三元组提取、嵌入向量与余弦相似度匹配、验证与信息提取等...

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AI交流(进群备注:KNOWNET)

KNOWNET是一个将大型语言模型(LLMs)与知识图谱(KG)相结合的项目,旨在提高信息检索的准确性和结构化探索能力。它通过三元组提取、嵌入向量与余弦相似度匹配、验证与信息提取等方法解决LLMs输出信息不准确的问题。同时,通过用户状态建模、子图构建、推荐生成和动态调整等机制,提供结构化的探索建议。此外,KNOWNET还通过图形化表示和逐步构建的方式,帮助用户逐步探索知识图谱,避免信息过载。该项目使用了GPT-4作为LLMs,并利用了ADInt KG,该KG包含了162,212个节点和1,017,284条边,涵盖了15种类型的实体和754,224篇科学文献。

KNOWNET的特点:

  • 1. 结合LLMs与知识图谱,提高信息检索准确性
  • 2. 通过三元组提取和嵌入向量匹配解决LLMs信息不准确问题
  • 3. 用户状态建模与子图构建,提供结构化探索建议
  • 4. 图形化表示与逐步构建,避免信息过载
  • 5. 使用GPT-4和ADInt KG,涵盖大量科学文献与实体

KNOWNET的功能:

  • 1. 用于健康信息检索,提供准确的结构化信息
  • 2. 支持科学文献的探索与分析
  • 3. 用于知识图谱的构建与扩展
  • 4. 提供用户个性化的知识推荐

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