AutoAlign es un método innovador para la alineación de grafos de conocimiento, diseñado para resolver el problema de la identificación de entidades en diferentes grafos de conocimiento. Utiliza modelos de lenguaje extenso para construir un grafo de vecindad de predicados, identificando automáticamente predicados similares y logrando la alineación de entidades entre grafos de conocimiento. Sin necesidad de alineación manual de semillas, a través de la alineación de predicados, la alineación de entidades y un mecanismo de aprendizaje conjunto, mejora significativamente la eficiencia y la precisión de la alineación. En tareas de alineación de entidades, AutoAlign supera a los métodos existentes y muestra potencial en aplicaciones como la complementación de grafos de conocimiento. AutoAlign no solo...

El lanzamiento del constructor de grafos de conocimiento Neo4j LLM busca resolver los desafíos del procesamiento de datos complejos. Aprovechando potentes modelos de aprendizaje automático como OpenAI y Gemini, convierte rápidamente datos no estructurados en grafos de conocimiento estructurados para un análisis de datos eficiente. Esta herramienta ofrece una extracción de datos flexible que permite a los usuarios definir patrones personalizados y opciones de limpieza de datos para asegurar la calidad. A través de diversas técnicas de generación mejorada por búsqueda, permite consultas de datos inteligentes. La combinación de grafos de conocimiento visuales y mapas de vocabulario con incrustaciones de texto facilita la comprensión.

Microsoft ha lanzado en su sitio web GraphRAG, un RAG (Generación Aumentada por Recuperación) basado en grafos de código abierto. Este sistema construye un grafo de conocimiento de entidades para mejorar las capacidades de búsqueda, preguntas y respuestas, resumen y razonamiento de los modelos de lenguaje grandes, especialmente en conjuntos de datos a gran escala.

RA-DIT mejora la capacidad de los modelos lingüísticos para utilizar la información recuperada y para que los mecanismos de recuperación proporcionen resultados relevantes mediante un ajuste fino en dos etapas. RA-DIT supera a los modelos de recuperación mejorados existentes en pruebas de muestra cero y de pocos ejemplos con alta densidad de conocimiento. RA-DIT-65B muestra una mejora en tareas que requieren el uso de conocimiento, demostrando la efectividad del ajuste fino. RA-DIT proporciona una mejora en la capacidad de recuperación de los modelos lingüísticos, mostrando un buen rendimiento en evaluaciones de alta densidad de conocimiento y demostrando la eficacia del ajuste fino.