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。