知识图谱

三月七（爱看动漫的程序员）

Knowledge Graph Prompting for Multi-Document Question Answering知识图谱提示多文档问答论文地址：https://arxiv.org/abs/2308.11730 项目地址：https://github.com/YuWVandy/KG-LLM-MDQA

构建知识图谱（方法论初探）参考： https://blog.csdn.net/weixin_40325675/article/details/143870065

lightRAG 论文阅读笔记论文原文https://arxiv.org/pdf/2410.05779v1这里我先说一下自己的感受，这篇论文整体看下来，没有太多惊艳的地方。核心就是利用知识图谱，通过模型对文档抽取实体和关系。然后基于此来构建查询。核心问题还是在解决知识之间的连接问题。

看星猩的柴狗

自然语言处理NLP——基于电影知识图谱和大型语言模型（LLM）的KBQA问答机器人（增加自然语言提取实体及可视化）https://github.com/Xiaoheizi2023/NLP_KBQA数据库：Mysql(保存聊天和用户和帖子信息) neo4j(保存图谱信息) 后端：flask blueprint 前端：三件套

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使用AlphaFold3预测蛋白质三维结构及PyMol可视化1主要是获取CTCF_Human蛋白质序列，然后主要目的是看可变交叉电荷模块，也就是NCR以及PCR的block，另外就是验证对应的序列移除之后对于CTCF以及DNA结合的影响

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GPTcelltype——scRNA-seq注释这行代码安装openai包，这是一个与OpenAI API交互的R包。这行代码使用remotes包从GitHub安装名为GPTCelltype的包，GPTCelltype包提供了一些功能来注释细胞类型。

樱花的浪漫

Tree-of-Counterfactual Prompting for Zero-Shot Stance Detection论文地址：Tree-of-Counterfactual Prompting for Zero-Shot Stance Detection - ACL Anthologyhttps://aclanthology.org/2024.acl-long.49/

基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究：面向知识图谱推理的优化与扩展在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性，能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索，该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。

快速上手Neo4j图关系数据库【IT老齐589】快速上手Neo4j网状关系图库Neo4j是一个图数据库，是知识图谱的基础在Neo4j中，数据的基本构建块包括：

neo4j知识图谱AOPC的安装方法AOPC下载链接：aopc全版本github下载APOC，全称为Awesome Procedures On Cypher，是Neo4j图数据库的一个非常强大和流行的扩展库。它极大地丰富了Cypher查询语言的功能，提供了超过450个过程（procedures）和函数（functions），涵盖了从数据转换、图形算法、路径查找、批量操作到系统管理等广泛领域。

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生成式AI、大模型、多模态技术开发与应用学习清单学习目的：学习清单：第一章、生成式AI技术发展概述一、AI：从判别决策到创造生成1.从经典机器学习到深度学习

开放知识图谱

论文浅尝 | SAC-KG：利用大语言模型作为领域知识图谱熟练的自动化构造器（ACL2024）...笔记整理：杜超超，天津大学硕士，研究方向为自然语言处理、大语言模型论文链接：https://aclanthology.org/2024.acl-long.238/

【人工智能】通过ChatGPT、Claude与通义千问 API 实现智能语料知识图谱的自动化构建（详细教程）【OpenAI】（一）获取OpenAI API Key的多种方式全攻略：从入门到精通，再到详解教程！！

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大模型语料库的构建过程包括知识图谱构建垂直知识图谱构建输入到sql构建输入到cypher构建通过智能体管理数据生产组件以下是大模型语料库的构建过程：数据来源确定：文档格式转换与清洗：文档切分操作：领域数据收集与筛选：实体和关系抽取：

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AI开发：知识图谱的初识，学会制作知识图谱- Python 机器学习知识图谱是一个通过图结构来表示和组织知识的工具，它将事物、概念和它们之间的关系以图的形式呈现出来，图中的节点代表实体（比如人物、地点、事件等），而边代表这些实体之间的各种关系（例如“某人是某地的居民”，“某人是某公司的员工”等）。简单来说，知识图谱就像是一个庞大的电子地图，通过它我们可以知道不同事物是如何相互联系的。

NLP与LLM的工程化实践与学习思考 - 说说知识图谱知识图谱作为在大模型风靡之前，NLP领域的当红炸子鸡，大家几乎都或多或少听过或接触过。医疗、药物、法律条文、金融等等等等，只要能想到的，现在几乎都能直接找到对应的公开图谱。如果仅仅只是想要搭建一个图谱，现在很轻松就可以实现，无论是百度还是华为，依托于自身对大量小模型的都提供了非常完整的从结构化、半结构化数据中直接生成图谱的商用pipeline，充钱就会变强√。 but，显然对数据安全和保密要求比较高的行业和公司，自己动手，丰衣足食。现在也有很多有意思的开源项目，自动化的生成知识图谱，放几个地址，想玩的

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pubmed关键词搜索技能1：待更新1，白话变为领域内学术词：例如，我想要做蛋白质糖基化修饰以功能，这个领域课题，则第一性原理，首先是拆分词汇：糖基化（一般比蛋白质、修饰、功能要在title中更常见，或者是主题词中）；

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自然语言处理:第七十一章 RAG中表格应该如何处理？本人项目地址大全：Victor94-king/NLP__ManVictor: CSDN of ManVictor