Aligning Large Language Models to a Domain-specific Graph Database

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本文是LLM系列文章,针对《Aligning Large Language Models to a Domain-specific Graph Database》的翻译。

将大型语言模型与特定领域的图数据库对齐

摘要

图数据库(Graph DB)广泛应用于金融、社交网络和医学等各个领域。然而,由于其固有的复杂性和专业性,将自然语言(NL)翻译成图查询语言(GQL)(通常称为NL2GQL)被证明是具有挑战性的。一些方法试图利用大型语言模型(LLM)来处理类似的任务,如text2SQL。然而,当涉及到特定域上的NL2GQL任务时,由于缺乏特定于域的NL-GQL数据对,因此很难在LLM和图形DB之间建立对齐关系。为了应对这一挑战,我们提出了一个定义明确的管道。具体来说,我们利用ChatGPT在给定的图DB的基础上创建NL-GQL数据对,并进行自我指导。然后,我们使用创建的数据来微调LLM,从而实现LLM和图形DB之间的对齐。此外,在推理过程中,我们提出了一种方法,该方法提取与查询的NL相关的模式作为输入上下文,以指导LLM生成准确的GQL。我们在两个构建的数据集上评估了我们的方法,这两个数据集源自金融领域和医学领域的图数据库,即FinGQL和MediGQL。实验结果表明,我们的方法显著优于一组基线方法,

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以下是一个示例代码,可以用于多源领域分类器的构建和训练: ``` import tensorflow as tf # 定义特征提取器 def feature_extractor(inputs): # 在这里定义你的特征提取器 # 可以使用卷积神经网络、循环神经网络或自编码器等方法 # 返回提取的特征向量 return features # 定义领域分类器 def domain_classifier(features): # 在这里定义你的领域分类器 # 可以使用全连接层、SVM或其他分类器 # 返回对应领域的预测结果 return predictions # 定义多源领域分类器模型 def multi_domain_classifier(inputs): # 获取特征向量 features = feature_extractor(inputs) # 对于每个领域,使用对应的分类器进行预测 domain1_pred = domain_classifier(features, domain=1) domain2_pred = domain_classifier(features, domain=2) domain3_pred = domain_classifier(features, domain=3) # 返回所有领域的预测结果 return domain1_pred, domain2_pred, domain3_pred # 定义损失函数 def loss_fn(domain1_pred, domain2_pred, domain3_pred, labels1, labels2, labels3): # 在这里定义你的损失函数,可以使用交叉熵损失函数等方法 # 根据不同领域的预测结果和标签计算损失值 loss1 = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels1, logits=domain1_pred)) loss2 = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels2, logits=domain2_pred)) loss3 = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=labels3, logits=domain3_pred)) # 返回所有领域的损失值 return loss1, loss2, loss3 # 定义优化器 optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 定义训练步骤 @tf.function def train_step(inputs, labels1, labels2, labels3): with tf.GradientTape() as tape: # 获取所有领域的预测结果 domain1_pred, domain2_pred, domain3_pred = multi_domain_classifier(inputs) # 计算损失值 loss1, loss2, loss3 = loss_fn(domain1_pred, domain2_pred, domain3_pred, labels1, labels2, labels3) # 计算总损失值 total_loss = loss1 + loss2 + loss3 # 计算梯度并更新模型参数 gradients = tape.gradient(total_loss, multi_domain_classifier.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, multi_domain_classifier.trainable_variables)) # 返回总损失值 return total_loss # 开始训练 for inputs, (labels1, labels2, labels3) in dataset: loss = train_step(inputs, labels1, labels2, labels3) print("Batch loss: ", loss) ``` 以上代码仅为示例,具体实现还需要根据你的数据集和任务需求进行调整。
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