图+LLM实践指南|如何使用自然语言构建和查询知识图谱

不少人想知道图+LLM实践指南|如何使用自然语言构建和查询知识图谱这些题，以及江淮和悦轿车模型视频的话题，想必很多人都想知道，接下来听小编详解。

随着ChatGPT等AI智能应用在全范围内流行，大规模语言模型技术受到各行业企业和个人用户的广泛关注。图数据库可以帮助大规模语言模型更好地理解实体之间的关系，并通过以图形格式组织和链接信息来提高其表示和推理能力。那么大语言模型和图技术在某些应用领域会碰撞出什么样的火花呢？

经过悦速研发团队的努力以及与多家著名大语言模型LLM技术团队的合作，悦速图数据库产品目前可以实现基于Graph+LLM技术的Text2Cypher，即自然语言生成图查询。用户只需在会话界面中使用自然语言即可轻松构建和查询知识图谱。我们还提供开箱即用的企业级服务。请点击文末试用版。体验下一代悦数图数据库x知识图谱！

大规模语言模型如何让图应用变得更智能？

知识图谱是图技术领域应用最广泛的应用之一，它以点边图结构组织和表达知识，不仅可以表达实体之间的关系，而且可以在单个信息中包含这些信息之间的语义含义。形式.结构它以标准化的方式生动地描述现实世界的知识，让计算机能够理解和推理这些知识，广泛应用于风险管理、制造、药物研发、科学研究和探索等领域。

顾名思义，Text2Cypher的作用是将自然语言文本转换为Cypher查询语句。长期以来阻碍图数据库和知识图广泛采用的因素之一是图数据库查询的技术。那么，当你没有大型语言模型时该怎么办？

传统的Text2Cypher

在大规模语言模型出现之前，文本查询领域一直有这样的需求，并且一直是知识图谱最常见的应用之一。例如，KBQA系统本质上是text2cypher。

当发送查询语句时，它首先进行意图识别和对象识别，然后使用NLP模型或代码将意图和对象构造成知识图谱上的查询语句，最后查询图数据库来构造它们。请根据返回结构回。

可以允许程序

理解自然语言的意图什么类型的题支持案

确定实体题涉及的关键人物

在意图和实体中构造查询语句

这不是一项容易的开发任务，在实际实现要训练的模型或要实现的规则代码之前必须考虑许多边界条件。

Text2Cypher作为大规模语言模型实现

在“后大语言模型”时代，这些以前需要专门训练或编写规则的“智能”应用场景，变成了用常规模型+提示项目就可以完成的任务。

注即时工程是指使生成模型和语言模型通过自然语言描述完成“智能”任务的方法。

为此，悦树图数据库经过了一系列的研发验证工作，最终实现了大规模语言模型与图查询语言表达的连接。当用户提出一个动作时使用自然语言来实现模式获取，通过Cypher语句生成提示，调用各种大规模语言模型并处理结果，实际实现了一个无代码的、外部可用的知识图谱。整机构建和查询计划。

使用悦数图数据库轻松构建下一代知识图谱应用

悦数图技术与大规模语言模型的结合，可以让企业用户轻松构建和查询知识图谱。您不仅可以以低成本实现高精度搜索和直观的视觉表示，而且不再需要长期的学习投资来学习如何从图表中获得有价值的见解。

与上一代知识图谱相比，月数图数据库与大规模模型的结合，让企业能够更轻松、更低成本地构建基于大规模数据的知识图谱。同时，用户可以直接使用自然语言提出交互式题和疑，降低企业使用门槛，降低用户学习成本。

演示体验

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