Reasoning on Graphs: 开源项目指南

Reasoning on Graphs: 开源项目指南

1. 项目介绍

Reasoning on Graphs 是一个官方实现，对应于ICLR 2024年论文《Reasoning on Graphs: Faithful and Interpretable Large Language Model Reasoning》。该项目旨在通过结合大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs），提升LLMs的推理能力和解释性。它提出了一个规划-检索-推理框架，利用KGs生成基于关系路径的计划，然后从KGs检索有效路径进行忠实推理，从而产生可解释的结果。

2. 项目快速启动

环境准备

确保已安装以下依赖项：

pip install -r requirements.txt

预训练权重

代码将自动从Hugging Face下载预训练权重。更多详情可查看项目仓库内的说明文件。

数据集

数据集也将自动从Hugging Face下载。请注意，为了运行示例，可能需要预先处理的Freebase子图。

运行示例

在A100-80GB GPU环境下运行训练脚本：

/scripts/train.sh

3. 应用案例和最佳实践

尽管项目官方并未提供具体的应用案例或最佳实践，但可以尝试以下步骤来探索项目：

1. 审查promptspromptsprompts目录下的提示语句，以理解如何向模型提出查询。
2. 使用提取的子图和预训练模型执行推理任务，观察模型在不同场景下的表现。
3. 分析生成的解释结果，评估其对推理过程的解释程度。

4. 典型生态项目

该项目可能会与以下典型生态项目集成：

• Hugging Face Transformers: 提供预训练模型和工具库。
• PyTorch 或 TensorFlow: 作为底层深度学习框架。
• Apache Airflow: 可用于构建和调度复杂的流程，包括数据加载和模型训练。

为了更好地利用这些生态项目，开发者应熟悉它们的API和用法，以便将Reasoning on Graphs无缝地融入现有工作流中。

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请注意，更多具体的使用细节、配置选项以及实验结果分析等信息，建议直接查阅项目提供的官方文档、示例代码和相关研究论文。