Ką daryti, jei jūsų LLM yra grafikas? tyrėjai iš naujo įsivaizduoja AI rinkinį

Knowledge Graphs and Graph RAG Galore, New Graph Database Engines, Graph Analytics and Visualization, and Graph Foundation Models.

Ar pasitikite rinkos tyrimų ataskaitomis? Jei taip, čia pateikiami įrodymai Nr. 1: prognozuojama, kad pasaulinė žinių grafiko rinka iki 2030 m. Pasieks 6,93 mlrd. JAV dolerių, o 2024 m. - 1,06 mlrd. JAV dolerių.

Jei taip, čia pateikiami įrodymai Nr. 2: iki 50% „Gartner“ klientų užklausų, susijusių su AI, apima diskusijas apie grafinių technologijų naudojimą.

Jei taip, čia yra įrodymų Nr. 3, į kuriuos reikia atsižvelgti: grafiniais pagrįsti produktai, tokie kaip RDFox ir data.world, maitina namų ūkio produktus, tokius kaip "Samsung Galaxy S25" ir "ServiceNow", po jų atitinkamų įsigijimų.

Visi šie įrodymai rodo tą pačią kryptį: grafo kraštovaizdis sparčiai vystosi įvairovės, gylio ir tankio požiūriu, o perspektyva yra teigiama, nepaisant pakilimų ir nuosmukių.

Tačiau yra gera priežastis perskaityti šį su grafu susijusių naujienų ir įžvalgų ratą, net jei nepasitikite ar nerūpi, bet kuriuo iš pirmiau minėtų dalykų. Skaitykite toliau, kad sužinotumėte, kaip kurti ir vizualizuoti grafikus, naujus grafo duomenų bazių variklius, Graph RAG variantus, grafo analizės kelio žemėlapį ir Grafo fondo modelius, taikomąsias programas, LLM ir grafus.

Turinio lentelė

• Grafinių technologijų kraštovaizdis
• Žinių grafikas rinkos perspektyva
• Kuriant ir vertinant žinių grafikus kaip ilgalaikį turtą
• Žinių grafikai, skatinantys namų ūkių vardus per M & A
• Žinių grafikai kaip esminis tiesos sluoksnis pragmatiškam AI
• Grafas RAG Galore
• Nauji grafinių duomenų bazių varikliai, standartizavimas ir našumas
• Grafikos analizė ir vizualizacija: veiksmų planas, funkcijos ir platformos
• Grafinio fondo modeliai, taikomosios programos skalėje, LLM ir grafikai

This issue of the Year of the Graph is brought to you by G.V(), metaphacts, Connected Data London, and Built to Last.

Jei norite būti pristatytas artėjančiame numeryje ir palaikyti šį darbą, kreipkitės!

You already understand the power of graph technology.

G.V() helps you understand your graph.

G.V() yra grafo duomenų bazės IDE, kuri padeda jums rašyti, vykdyti ir išbandyti užklausas; sekti savo duomenų modelį; ištirti ir redaguoti savo grafo duomenis skrydžio metu; ir parodyti savo darbą su galinga grafo duomenų vizualizacijos. suderinamas su 18 skirtingų grafo technologijų ir auga, G.V() yra lengva naudoti, mažos sąnaudos, mažas įsipareigojimas, pardavėjo agnostikos ir gerai veikia su bet kokia saugumo architektūra.

Try out G.V() for yourself and start querying your database in less than 5 minutes: gdotv.com

Grafinių technologijų kraštovaizdis

TųGrafinės technologijos Infografikanuo 2014 m. padeda suplanuoti grafinių technologijų pasaulį.Jos tikslas yra pristatyti pagrindines kategorijas grafinių technologijų pasaulyje ir pagrindinius žaidėjus šiose kategorijose.

Žinoma, kaip pripažįsta „Linkurious“ kūrėjai, tai tik pradinis taškas, o ne pilnas sąrašas.

Grafinių technologijų kraštovaizdžio stebėjimas reikalauja nuolatinio dėmesio ir sunkaus darbo, todėl infografika ir lydima ataskaita atnaujinama tik kartą per 5 metus.

2024 m. Versijos privalumas yra tai, kad vis daugiau ir daugiau organizacijų priima grafo technologiją, nes jos mano, kad tai yra vis daugiau naudojimo atvejų.Graph technologijų perspektyvos 2025 m.Pagal Paco Nathan,Žinių grafikų prognozės 2025 m.Tony Seale irAtnaujinti kitą grafinių technologijų kraštovaizdįParašė Nicolas Figay.

AI you can trust, powered by semantics

2025 m. liepos mėn. metis yra nauja metafaktų žiniomis pagrįsta AI platforma, transformuojanti nesusijusius įmonių duomenis į realią verslo vertę.

Naudodamiesi metis, įmonės gali:

● Žemiškasis AI atsakas į įmonių semantiką tikslumui ir pasitikėjimui

● Sukurti ir diegti specializuotus žinių pagrįstus AI agentus, turinčius pokalbių sąsają

● Įmonių duomenų naudojimo kontrolė ir auditas

● Suderinkite tokias priemones kaip apibendrinimas, subjektų susiejimas ir užklausų vykdymas – naudojant konkrečios įmonės semantiką

Pagrįsdama AI semantiką, metis pristato AI, kuris tikrai supranta jūsų verslą, tuo pačiu užtikrindamas saugumą, paaiškinamumą ir patikimumą.

Kontaktiniai metastazėsNorėdami sužinoti daugiau!

Žinių grafikas rinkos perspektyvos

Pagrindiniai grafinės technologijos priėmimo varikliai, kaip nustatytaTyrimų ir rinkų žinių grafiko tyrimų ataskaita 2025 m., yra didėjantis AI / generacinių AI sprendimų poreikis, spartus duomenų kiekio ir sudėtingumo augimas ir didėjantis semantinės paieškos poreikis.

Apskaičiuota, kad žinių grafų rinka 2024 m. sudarys 1,06 mlrd. JAV dolerių, o 2030 m. – 6,93 mlrd. JAV dolerių, o sudėtinis metinis augimas (CAGR) sudarys 36,6 proc. Kaip pažymi „Research and Markets“, prognozuojama, kad didžiausią rinkos dydį turės „Graph Database Engine“ segmentas, o paslaugų segmentas prognozuojamu laikotarpiu užregistruos sparčiausią augimo tempą.

Tyrimai ir rinkos atkreipia dėmesį į tai, kad trūksta patirties ir informuotumo, taip pat standartizavimo ir sąveikos kaip pagrindinių iššūkių, trukdančių augimui rinkoje – nors tai keičiasi.

Connected Data London is back!

The go-to conference for those who use the relationships, meaning, and context in Data to achieve great things.Sujungti duomenis, žmones ir idėjas nuo 2016 m. „Connected Data London“ teikia bendruomenę, renginius ir mąstymo lyderystę visose srityse: žinių grafikas, grafikos analizė, AI, duomenų mokslas, grafikos duomenų bazės ir semantinės technologijos.

Nesvarbu, ar esate inžinierius, duomenų mokslininkas, architektas ar sprendimų priėmėjas, tai yra jūsų galimybė prisijungti prie ryškiausių protų, formuojančių "Connected Data" ateitį ir visą programą:

Ekspertų pokalbiai

Tinklo kūrimas su novatoriais

Realaus pasaulio atvejų tyrimai

Praktiniai seminarai

Bendruomenės vakarienė

Leonardo Royal Hotel Tower Bridge Lapkričio 20–21, 2025

Nuolaidų ankstyvojo paukščio bilietai dabar prieinami2025 m. ryšys.lt

Kuriant ir vertinant žinių grafikus kaip ilgalaikį turtą

Tyrimų ir rinkų ataskaitoje „greitas žinių diagramų plitimas“ apibrėžiamas kaip galimybė.

Didėjant žinių diagramų populiarumui, jų įgyvendinimo sudėtingumas pabrėžia poreikį įvertinti, ar jie yra tinkamas sprendimas organizacijos naudojimo atveju.Kaip įvertinti žinių grafikų taikymą jūsų naudojimo atvejais„ .

„Gartner“ nustatė žinių diagramas, kurios yra „Critical Enabler“ technologijų pagrindas savo „2024 Hype Cycle for Emerging Technologies“ ir pažymėjo, kad „Semantic Data Integration & Knowledge Graphs pridėjimas“ buvo viena iš 10 geriausių duomenų integracijos ir inžinerijos tendencijų 2024 m.

Tačiau "Gartner" nustato, kad nors žinių grafiko naudojimo atvejų suvokimas didėja, noras ar verslo pirkimas investuoti į tokias iniciatyvas yra mažas.

Žymė: Mike DillingerNotų, turtingos žinių grafikai yra patvarus turtas - turtas, kuris turi ilgą tarnavimo laiką, teikia naudą ar vertę per ilgesnį laikotarpį, paprastai verslo ar ekonominiame kontekste.

Žinių grafikai yra organizaciniai CapEx, ir jie turėtų būti vertinami kaip tokie.

į »Kodėl grafiniai įgyvendinimai nepavyksta"Lulit Tesfaye pažymi, kad dažnai organizacijos turi ribotą supratimą apie sąnaudų ir naudos lygtį.Ką reikia padaryti, kad būtų sukurtas puikus grafikas„Gartner“ dalijasiKaip sukurti žinių grafikus, leidžiančius AI varomoms įmonių programoms„

Jessica Talisman šypsosi suOntologijos vamzdynas semantinėms žinių sistemoms, pažymėdamas, kad struktūrizuotas, skalėtas požiūris į semantinį žinių valdymą gali pateisinti investicijas su gerai apibrėžtais ROI rodikliais ir pagerinti duomenų kokybę bei valdymą, kurie yra būtini AI sėkmei.Kur pradėti, kai norite sukurti ontologiją.

Taip pat trūksta įrankių žinių diagramoms kurti. - Yassir LairgiŠilutė2 kg, Python paketas, skirtas palaipsniui kurti nuoseklius žinių grafikus su išspręstais subjektais ir santykiais.WhyHow atvėrė savo žinių grafikos studijąirAtidarymas(Semantic-Enhanced Programable Graph) yra naujos kartos verslo žinių grafikas (EKG) variklis, dvipusiai sustiprintas LLM ir žinių grafikais.

Žinių grafikai, skatinantys namų ūkio vardus per susijungimus ir įsigijimus

Tai, kad žinių grafikai yra investicija organizacijoms, kurios rimtai žiūri į dirbtinio intelekto kūrimą, vis labiau suprantama.„ServiceNow“ tai įgyja ir įsigyja „data.world“, kad giliau įžvelgtų duomenis AIKaip pažymi Joe Hilger, vykstaKonsolidacija semantinės programinės įrangos pramonėjePagal GenAI ir semantinius sluoksnius.

„Remiantis „Gartner“ grupės duomenimis, 4 proc. technologijų lyderių mano, kad jų duomenys yra pasirengę dirbti su AI – tai gana atsargiai.Atskira ataskaitaIki 2026 m. 60 proc. AI projektų žlugs, nes duomenys nėra pasirengę dirbti su AI“, – teigė „ServiceNow“ vyresnysis viceprezidentas ir duomenų bei analizės produktų generalinis direktorius Gaurav Rewari.

Yra ir kitų duomenų katalogų specialistų, tačiau Rewari sakė, kad „Data.world“ žinių grafiko įgyvendinimas padarė jį tinkamą „ServiceNow“. „ServiceNow“ jau turi žinių grafiko palaikymą, tačiau „data.world“ suteikia metaduomenų rinkėjų ir žinių grafiko patirties, kuri gali dar labiau praturtinti „ServiceNow“ grafiką.

Anksčiau per metus,„Samsung“ pristatė naują „Galaxy S25“ seriją su naujomis AI funkcijomis, pagrįstomis „Oxford Semantic Technologies“ technologijaOksfordo universiteto spinout 2017 m. Trys iš pirmaujančių pasaulyje kompiuterių mokslo profesorių žinių AI technologijų srityje, „Oxford Semantic Technologies“ įsigijo „Samsung Electronics“ 2024 m. Liepos mėn.

Įmonės RDFox® technologija yra„Samsung“ asmens duomenų variklis sukuria hiperpersonalizuotą vartotojo patirtį, naudojant žinių grafikus, ir bus įtrauktas į naujausią „Galaxy S25“ seriją.Ian Horrocks buvo vienas iš kalbėtojų „Samsung“ „Unpacked“ renginyje.

Prenumeruokite „Graf“ naujienlaiškį

Jei jums patinka šis naujienlaiškis, užsiprenumeruokite čia, kad įsitikintumėte, jog jis visada patenka tiesiai į jūsų pašto dėžutę.

Žinių grafikai kaip esminis tiesos sluoksnis Pragmatiniam AI

Organizacijos susiduria su kritiniu iššūkiu, susijusiu su AI įsisavinimu: kaip pasinaudoti savo domeno specifinėmis žiniomis, kad būtų galima naudoti AI tokiu būdu, kuris suteikia patikimų rezultatų. žinių grafikai gali suteikti trūkstamą "tiesos sluoksnį" AI, kuris transformuoja tikimybines išvestis į realaus pasaulio verslo pagreitėjimą.

Štai išvada iš išsamių pokalbių apiežinių grafikai kaip esminis tiesos sluoksnis Pragmatiniam AIJis apima viską nuo žinių grafiko pirmųjų principų iki taikymo modelių saugiam, patikrinamam AI, realaus pasaulio patirčiai, tendencijoms, prognozavimams ir keliui į priekį.

Kai kurios susijusios medžiagos: “Kokios yra skirtingos grafikos rūšys? dažniausiai pasitaikančios klaidingos mintys ir jų taikymo supratimas„Taip pat ir“Kas yra semantika ir kodėl tai svarbu?„ – tiek „Enterprise Knowledge“, pabrėždama skirtingus žinių grafo principus. ir Veronika Heimsbakk paaiškinaŽinių grafikai dummiesIr už jos ribų.

Grafas RAG galore

Nepaisant kliūčių, susijusių su GenAI priėmimu, arba būtent dėl to, kad GenAI varomų sistemų panaudojimas juos derinant su patikima informacija kontroliuojamoje aplinkoje, RAG (Retrieval Augmented Generation) nuolat sulaukia dėmesio.

Įvadas į Graph RAG, patikrinkite “Duomenų demokratizavimas naudojant „Graph RAG“: kas tai yra, ką ji gali padaryti, kaip ją įvertinti„Tai atvedė į„Connected Data Knowledge Graph“ iššūkisir vienasAtviro kodo įdiegimas, pagrįstas KuzuirVizualizuota pagal G.V()• AKoncepcinis įvadas į Graph RAGJis taip pat apibūdina Jakobą Pörschmanną, kuris išsamiaiĮdiegti „Google Cloud Stack“.

Per pastaruosius kelis mėnesius „Microsoft“Open-sourcing savo Graph RAG įgyvendinimąSukurti patobulinimus, tokius kaipAutomatinis prisitaikymas prie naujų domenųirDinamiška bendruomenės atrankair išlaisvintiLazdiškiaiLazyGraphRAG yra skirtas spręsti pagrindinę Graph RAG kritiką, būtent tai, kad ji yraKainuoja įgyvendintiTačiau yraDaugiau apie Graph RAG.

Štai kodėl žmonės, tokie kaip Irina Adamchic, sugalvojo alternatyvas, kaip spręsti šiuos klausimus.trijų sluoksnių fiksuoto subjekto architektūra efektyviam RAG grafikuoseJi remiasi domeno žinių panaudojimu vadinamuoju ontologijos sluoksniu.NLP pagrįstas variantastai nepriklauso nuo domeno žinių, o Elena Kohlweynavigacija pažangių RAG modelių pasaulyje.

Ožiaragis, priešingai, yra RAG variantas, siūlantis ontologiją pagrįstą didelių kalbų modelių paieškos didinimo kartą.Kėdainiaižada 10x pigesnį, protingesnį žinių atgavimą.Miniatūrinėįveda beveik LLM tikslų RAG mažų kalbų modeliams su tik 25% saugyklos.Žvilgsnis į RAGyra sistema, skirta sąmoningam ir kontekstui pritaikytam žinių gavimui.

Žmogiškieji-RAGyra grafo pamatų modelis RAG.Žmogus-Ragnaudoja grafo neuronų atkūrimą LLM argumentams.NodeRagyra grafo RAG variantas, kuris naudoja heterogeniškus grafikus su smulkiai išgrynintais semantiniais vienetais, subjektais, santykiais ir aukšto lygio santraukais, o ne homogeniniais grafikais.SimgradasKonvertuoja užklausas į grafinius modelius ir suderina juos su kandidato subgrafais, naudojant grafo semantinę atstumo metriką.

mmgrafijosNaudokite ne tekstinius duomenis, tokius kaip vaizdai ir garsas.Patraukėefektyviai sumažina perteklinę informaciją su srautu pagrįstu pjaustymu, tuo pat metu vadovaujant LLM generuoti daugiau logiškų ir nuoseklių atsakymų su keliu pagrįstu raginimu.CDF-RAG įrangaiteratyviai tobulina užklausas, gauna struktūrizuotas priežastines diagramas ir leidžia daugkartinį priežastinį samprotavimą tarp tarpusavyje susijusių žinių šaltinių.

AŽymės: Graph RAGformalizuoja GraphRAG darbo eigą, apibūdina pagrindines technologijas ir mokymo metodus kiekviename etape, nagrinėja tolesnes užduotis, taikymo sritis, vertinimo metodikas ir pramoninio naudojimo atvejus ir nagrinėja būsimas mokslinių tyrimų kryptis.

Paco NathanasSuskirstykite grafą į GraphRAG,Liturgijos,Jėzau YuirGalima HabibŽymė: Francois Vanderseypendalijasi koncepciniu požiūriu kuriant tvirtus sprendimusir aRAG atvirojo kodo grafikų rinkimas, siekiant generuoti ir vizualizuoti žinių grafikus.

Galų gale tai gali būtiHibridinė RAGmetodus, kurie gali būti pakankamai lankstūs, kad prisitaikytų prie skirtingų scenarijų.Daugeliui programų, išmaniojo maršrutizatoriaus organizuotų paieškos metodų derinys,gali suteikti geriausią veiklos ir lankstumo pusiausvyrą.

Nauji grafinių duomenų bazių varikliai, standartizavimas ir našumas

Nors „Graph RAG“ buvo naudinga grafinių duomenų bazių tiekėjams, taip pat galimaĮdiegti Graph RAG be grafo duomenų bazėsGrafinių duomenų bazių ir žinių grafikų sujungimas į vieną kategoriją, kaip ir tyrimų ir rinkų ataskaitoje, gali būti ne kažkas, su kuo visi sutinka, tačiau suprantama, kodėl grafinių duomenų bazės yra pažymėtos kaip didžiausia šios suvestinės kategorijos dalis.

Grafiniai duomenų bazės jau seniai egzistuoja. kaip ir visi SQL antagonistai, jųNaudingumas kartais kyla abejoniųIr jie turiAukštai ir žemyn, kalbant apie minties pasidalijimąTačiau apskritai jie yra augimo trajektorijoje, o naudojimo atvejai vis labiau suprantami, standartizavimas ir švietimo ištekliai palengvina jų priėmimą ir svarbūs nauji rinkos pokyčiai.

į »Grafinių duomenų bazės po 15 metų - kur jie nukreipti?„Gábor Szárnyas apibendrina grafinių duomenų bazių sistemų istoriją, sutelkiant dėmesį į jų pagrindines kategorijas ir naudojimo atvejus.Tada jis aptaria pagrindinius iššūkius, kurie ir toliau trukdo grafinių duomenų bazių priėmimui, įskaitant suskaidytą kraštovaizdį ir našumo apribojimus.

Jis apgaubia naujausius teigiamus pokyčius: (1) standartizavimo pažanga, dėl kurios atsirado ISO GQL ir SQL/PGQ kalbos, (2) našumo patobulinimai, (3) naujos kartos atviro kodo grafinių duomenų bazių sistemos.Įvadas ir fonas grafinių duomenų bazėseApie Joe DreyerGrafinių duomenų bazių kūrimas.

Ankstesniuose naujienlaiškiuose apžvelgėme standartizacijos pokyčius. Keith Hare dalijasiDabartinė padėtis, ir Alastair Green akcentaiNaujos GQL funkcijosir toliau vykstančias pastangas uždaryti“Ontologijos spragos„IrRDF žodynas ir LPG schemosAlex Milowski taip pat apibūdinaGQL schemos ir tipai.

Grafinių duomenų bazių pardavėjai ir toliau vystosi„Google“ įžengė į grafinių duomenų bazių rinką su „Spanner Graph“, „AWS“ žengė dar vieną žingsnį link „One Graph“ vizijos „Neptune“, o „Neo4j“ išleido naujas savitarnos ir GenAI funkcijas.Spanner Graph dabar yra GA,Neo4j pristatė „Aura Graph Analytics“ir„Amazon Neptune“ palaiko „Amazon Bedrock“ žinių bazes su „Graph RAG“.

Tuo pačiu metu mes taip pat pastebime grafinių duomenų bazių našumo evoliuciją, su naujais tiekėjais ir varikliais, tokiais kaip:„Neo4j Bifrost“,Žvaigždžių baras,Aerospike grafikas,Duomenų grafikai,Kėdainiai,KėdainiaiirHugeGrafas.

What if fitness wasn’t about following a strict routine—but about building a plan that works for YOU?

"Built To Last" yra ne tik dar viena fitneso knyga. Tai praktiškas, pritaikomas vadovas, skirtas padėti jums sukurti tvarų požiūrį į sveikatą, judėjimą ir ilgaamžiškumą. Nesvarbu, ar jūs tik pradedate savo kelionę, ar subalansuokite savo dabartinę rutiną, ši knyga suteikia jums įrankius, kad galėtumėte kontroliuoti savo fitnesą - savo sąlygomis.

Kodėl pastatytas paskutinis yra kitoks: skirtingai nuo kitų fitneso knygų, kurios skatina greitus pataisymus ir ekstremalius režimus,Pastatė paskutinįJis grindžiamas tikru mokslu, tikrais rezultatais ir tikru tvarumu.

Grafų analizė ir vizualizacija: kelių žemėlapis, funkcijos ir platformos

Kaip būsimos grafikos apdorojimo sistemos galėtų pasiūlyti didelį mastą, efektyvumą ir universalias užklausų ir analitines funkcijas, kad atitiktų įvairius realaus pasaulio scenarijų reikalavimus?Kelių žemėlapis į Graph Analytics„ .

Vizualinė analizė yra natūralus grafinės analizės papildymas. „i2 Group“ paskelbėŽinių grafo vizualizacija ir analizė, pabrėžiant lankstumą, Ontologijos suderinimą, vizualizaciją, dinaminį stiliavimą, agregaciją, grupavimą ir apibendrinimą, pritaikymą, semantiką, de-duplikavimą ir subjektų sprendimą, duomenų linijavimą ir specialių tipų palaikymą.

Neseniai buvo pristatyti nauji grafinio vizualizavimo įrankiai ir galimybės. „G.V()“ yra grafinio duomenų bazės klientas ir vizualizavimo įrankis, kuris prasidėjo su „Gremlin“ ir dabar taip patpalaiko Neo4j, Memgraph ir Neptune Analytics•RDF į-Gephiyra atviro kodo įrankis vizualizuoti RDF žinių grafikus. ir naujas "yFiles" atviro kodo įrankis leidžia patogiai pridėtiSPARQL užklausų grafinis vizualizavimas Jupyter Notebooks.

Grafo fondo modeliai, taikomosios programos mastu, LLM ir grafikai

Mes taip pat turime naujų pokyčių Grafinis AI srityje, kai kuriuos iš jų sukėlė LLM banga, kai kurie tęsia esamą inovacijų bangą.Graph Foundation Models eros pradžia, ir pateikia keletą pavyzdžių, kaip juos galima naudoti jau šiandien.AnyGraph, grafo pamatų modelis laukinėje gamtoje.

Galina taip pat įspėja, kadGrafinis mokymasis gali prarasti aktualumą dėl prastų lyginamųjų indeksų„Huawei“ ir mokslinių tyrimų institutų mokslininkų grupė tyrinėjaGrafinio mokymosi teorijos pagrindai ir ribosJei norite pasiekti greitį su GNNs, taiĮvadas į grafo neuroninius tinklusŠis sąrašas išSkaityti straipsnius apie GNRJis bus rankinis.

Amazonės mokslininkai pristatė„GraphStorm“, atviro kodo grafikos mašinos mokymosi sistema pramonės programoms"Snapchat" taip pat naudoja didelio masto grafinių neuroninių tinklų gamyboje, pasinaudodama savo atviro kodo sistema, vadinamaGiGL (Gigantiškas grafinis mokymasis).

„Google“ darbuotojas Bryan Perozzi atskleidė, kaipGrafikai gali padėti atstovauti struktūrizuotus duomenis LLM, apimantis grafinio kodavimo, GraphTokens, Transformer grafinio mąstymo, ir naudojant grafikus sintetinių duomenų generavimo. taip pat atkreipkite dėmesį į pastarąją temą,RDFGrafgenasirLinkėjos.

į »Planas kaip grafikasMokslininkai pagerina LLM užduočių vykdymą, suskaidydami juos į pogrupius, kuriuos LLM gali išspręsti lygiagrečiai arba nuosekliai.Graikijosyra grafikos supratimo ir sudėtingų argumentų lyginamasis indeksas LLMs.

Bryan Perozzi taip pat pasidalino savo komandos darbuGrafinis samprotavimas su LLMir „Didžiųjų kalbų modelių apklausa grafams"Įveda naują taksonomiją, skirtą kategorizuoti esamus metodus, kurie sujungia LLM ir GNN.

Kitas būdas sumaišyti grafikus ir kalbos modelius:Grafinės kalbos modeliaiKartu jie paveldi ir išnaudoja kalbos modelio svorius, leidžiančius jiems vaizduoti ir kontekstualizuoti trišalius trišalus Trišalių grafe.Reliacinis grafinis transformatoriusTai nauja architektūra, pakeičianti tai, kaip mes išgauname žvalgybą iš ryšių duomenų bazių.

Apvyniojimas su mintimi - provokuojantis klausimas ir naujas LLM požiūris:Kas, jei jūsų LLM yra grafikasPierre-Carl Langlais teigia, kadAnalizė pasidalino Petar Veličković, kai pradėsite matyti LLM kaip grafo neuroninius tinklus, daugelis struktūrinių keistenybių staiga patenka į vietą.Skirtumai tarp LLM ir žinių grafikų.

This issue of the Year of the Graph is brought to you by G.V(), metaphacts, Connected Data London, and Built to Last.

Jei norite būti pristatytas artėjančiame numeryje ir palaikyti šį darbą, kreipkitės!