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2025-03-27 talkingdev

[论文推荐] 模块化RAG框架:为图结构数据优化检索增强生成流程

近日,一项名为RGL的模块化框架在arXiv上发布,专为图结构数据的检索增强生成(RAG)流程提供了全新的解决方案。RGL通过其模块化设计和性能优化,显著提升了传统方法的效率,据称其速度提升了高达143倍。这一突破性...

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2025-03-24 talkingdev

[开源] 探索潜在多跳推理:大语言模型的多知识连接能力研究

近期,一项关于大语言模型(LLMs)的研究揭示了其在处理复杂提示时是否具备多跳推理能力——即连接多个知识片段的推理过程。研究发现,这种潜在的推理过程确实存在,尤其在初始步骤中表现明显。然而,模型对连接知识的...

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2025-03-03 talkingdev

基于LLMs构建的餐厅与厨师知识图谱亮相

近日,一项基于LLMs(大型语言模型)构建的餐厅与厨师知识图谱项目在技术社区中引起了广泛关注。该项目通过利用LLMs的强大自然语言处理能力,成功地将全球范围内的餐厅与厨师信息整合到一个统一的知识图谱中。这一知...

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2024-10-16 talkingdev

全面解析:Un Ministral与Des Ministraux的技术革新

Un Ministral和Des Ministraux是当前技术领域备受瞩目的两个项目,它们在多个方面展现出突破性的进展。Un Ministral专注于优化算法的开发,采用先进的LLM技术来提升数据处理效率,使得其在信息检索和自然语言理解方...

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2024-07-18 talkingdev

GraphRAG解析:索引如何提升RAG中知识图谱的性能

对微软的GraphRAG论文的分析揭示,像Neo4j这样的知识图谱在RAG应用的上下文检索中,可能并不会明显超过FAISS。尽管没有索引的Neo4j可以获得更高的答案相关性,但是边际收益可能无法证明投资的价值,考虑到ROI的限制...

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2024-06-19 talkingdev

LlamaIndex推出新型属性图索引,增强知识图谱功能

LlamaIndex最近推出了属性图索引,进一步增强了知识图谱的建模、存储和查询功能。新的索引允许灵活的图形构建,支持由模式引导的、隐式的和自由形式的实体提取,并且能够与向量数据库进行整合以实现混合搜索。该索引...

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2024-04-30 talkingdev

Memary开源:长记忆Agent开启大规模知识图谱存储新篇章

近日,GitHub上出现了一个名为Memary的新项目。该项目允许Agent在知识图谱中存储大量信息,通过我们的记忆模块推断用户知识,只检索与结果相关的信息。Memary的核心是其强大的知识图谱,这是一种可以存储和组织大量...

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2024-01-12 talkingdev

论文:TechGPT-2.0在知识图谱构建中的应用

近日,技术领域的新闻人士表示,TechGPT-2.0在知识图谱构建中的应用取得了重大进展。该项目专注于命名实体识别和关系三元组提取,为大型语言模型的特定任务增添了新的功能。该项目的成功也标志着中国开源人工智能社...

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