Question-Aware Knowledge Graph Prompting for Enhancing Large Language Models

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily Knowledge Graph 文章标签： 知识图谱 语言模型 人工智能
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主要内容

  1. 研究背景：大语言模型（LLMs）在处理需要外部知识的任务（如知识密集型多选问答任务MCQA）时存在困难。现有将知识图谱（KGs）集成到LLMs的方法，如直接微调、检索相关信息或使用基于KG的软提示等，都存在计算成本高、检索信息有噪声、未考虑问题相关性以及选项知识缺失等问题。
  2. 问题公式化：聚焦于基于KG增强的LLM的多选问答任务，旨在借助预训练的LLM、知识图谱G=(E,R,T)G=(E, R, T)G=
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Buffer of Thoughts: Thought-Augmented Reasoning with Large Language Models思想缓冲:大型语言模型的思维增强推理
weixin_44182383的博客
06-13 1158
进一步的分析表明，我们的BoT具有卓越的泛化能力和模型鲁棒性，而平均只需要多查询提示方法(例如，树/思想图)的12%的成本。我们的方法有三个关键优势:(i)准确性提高:通过共享的思想模板，我们可以自适应地实例化处理不同任务的高级思想，从而消除了从头开始构建推理结构的需要，从而提高了推理准确性。具体来说，我们设计了元缓冲区，这是一个轻量级的库，包含一系列通用的高级思想(思想模板)，这些思想是从不同的问题解决过程中提炼出来的，可以跨任务共享。4. 我们对10个具有挑战性的推理密集型任务进行了广泛的实验。
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.04.20-2024.04.25
小小帅
05-30 1763
使用检索增强生成（RAG）从外部知识源检索相关信息，可以让大型语言模型（LLM）回答私人和/或以前未见过的文档集合中的问题。但是，RAG 无法回答针对整个文本语料库的全局性问题，例如 “数据集中的主要主题是什么？”，因为这本质上是一个以查询为重点的总结（QFS）任务，而不是一个明确的检索任务。同时，先前的 QFS 方法无法扩展到典型 RAG 系统索引的文本数量。
[综述笔记]A Survey of Graph Meets Large Language Model: Progress and Future Directions
Sherlily的博客
11-01 1411
计算机-人工智能-图大模型
论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理
shizidushu的博客
09-13 1874
# 论文阅读笔记 --- 图模互补：知识图谱与大模型融合综述 --- 按参考文献整理 # 关于 - 首次发表日期：2024-09-13 - 论文原文链接：http://xblx.whu.edu.cn/zh/article/doi/10.14188/j.1671-8836.2024.0040/ - 将文章中的参考文献整理一下，基本保持原文的目录结构
LLMs：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
08-31 5538
​ Paper：《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 目录 《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey—大型语言模型的指令调优的综述》翻译与解读 Abstract摘要 1 Introduction引言 2、Methodology方法 3、Datasets数据集：大多都是英文指令
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.02.10-2024.02.15
小小帅
02-19 1935
近年来，大型语言模型（LLMs）展现出了非凡的多功能性，为医疗保健和医学等专业领域提供了潜在的应用。尽管有各种针对健康领域的开源 LLM，但将通用 LLM 应用于医疗领域仍面临巨大挑战。在本文中，我们介绍了 BioMistral，这是一款专为生物医学领域定制的开源 LLM，采用 Mistral 作为基础模型，并在 PubMed Central 上进行了进一步的预训练。我们对 BioMistral 进行了全面评估，评估基准包括 10 个已确立的英语医学问题解答（QA）任务。
【论文阅读】《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》
热门推荐
weixin_45606499的博客
09-15 1万+
Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap 统一大型语言模型和知识图谱：路线图 Shirui Pan, Senior Member, IEEE, Linhao Luo, Yufei Wang, Chen Chen, Jiapu Wang, Xindong Wu, Fellow, IEEE 潘石瑞，IEEE高级会员；罗林浩，王玉飞，陈晨，王家普，吴新东，IEEE研究员 • Shirui Pan is with the Sc
【论文阅读】《Text-to-SQL Empowered by Large Language Models: A Benchmark Evaluation》
weixin_45606499的博客
11-09 2892
摘要大型语言模型（LLMs）已成为Text-to-SQL任务的一种新范式。然而，缺乏系统性的基准限制了设计有效、高效和经济的以大型语言模型为基础的 Text-to-SQL 解决方案的发展。为了应对这一挑战，本文首先对现有的提示工程方法进行了系统和广泛的比较，包括问题表示、示例选择和示例组织，并通过这些实验结果阐述了它们的优缺点。基于这些发现，我们提出了一种新的综合解决方案，名为 DAIL-SQL，它在 Spider 排行榜上以 86.6% 的执行准确性刷新了纪录，树立了新的标杆。
Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-03 8231
​ Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读 目录 Paper：《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey自然语言处理的预训练模型综述》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 2、Background 3 Overview of PTMs—PT
2024年7月16日Arxiv语言模型相关论文
数智笔记
07-16 1596
原标题作者机构: 浙江大学 腾讯摘要: 查询焦点摘要（QFS）旨在生成回答特定感兴趣问题的摘要，实现更大的用户控制和个性化。随着大型语言模型（LLMs）的出现，展示了它们通过大规模预训练对文本理解的令人印象深刻的能力，这意味着抽取式片段生成的巨大潜力。在本文中，我们系统地研究了基于LLMs的QFS模型应该利用的两个不可或缺的特征，分别是长篇文档摘要和高效的细粒度查询-LLM对齐。
Open-Vocabulary Object Detection 速览-图解（从上往下时间越早）
weixin_44287798的博客
06-06 2071
写在开篇（主要内容由GPT-4生成，但是感觉大差不差，大家仔细辨别（类似你看论文题目大概猜这篇论文的主要内容）然后序号我感觉md文件和csdn似乎有点冲突，大家将就看看，建议略览，知道发生啥事就行）【大家也可以找我要md源文件，我都可以给的，我自己看的时候是这样的，但是MindNode导出结果不长这样】
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 207
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 480
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 317
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 145
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1665
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 478
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
youngerwang的博客
11-22 656
字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 198
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
hierarchical layout-aware graph convolutional network for unified aesthetics
04-29
Hierarchical Layout-Aware Graph Convolutional Network for Unified Aesthetics（层次感知布局的图卷积神经网络结合美学统一）是一种新的美学研究方法，它结合了层次布局和图卷积神经网络。 这种方法主要是为了解决美学研究中的难点问题，比如如何将视觉元素统一成一个整体，如何处理复杂的结构层次，如何为不同的美学领域提供有效的智能搜索引擎等等。该方法可以根据视觉的颜色，形状，纹理等特征，为图像提供一种更加有层次感和整体性的展示方式，从而使得美学研究更加有效和可靠。 该方法的关键在于研发了一种新的图卷积神经网络结构，它可以有效地捕捉图像中的结构信息和分层布局，从而在传统的神经网络中具有更小的结构参数和更好的卷积效果。除此之外，该网络还具有多级结构，可以根据不同的美学范畴进行专业化的训练，也可以结合人类视觉感知进行相关研究。 总之，Hierarchical Layout-Aware Graph Convolutional Network for Unified Aesthetics创新性地应用了图卷积神经网络和层次化布局思想，在美学研究方面具有重要的应用价值。
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