GraphRAG-微软开源的检索增强生成框架 Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型...检测与识别社区：使用社区检测算法，在图中识别多个社区。 生成社区摘要：利用 LLM 为每个社区生成摘要信息。 微软 GraphRAG 提供两种查询模式： Local 模式：用于针对具体事实的提问。...更重要的是，这一创新使得 GraphRAG 能够实时更新和调整知识重要性，适应动态变化的信息环境。...高效、低成本、快速：针对大规模运行而设计，无需昂贵的资源投入。 数据动态性：自动生成和优化图形，以最佳方式适应特定领域和本体需求。 实时更新：支持数据变化的即时更新。...LightRAG 港大黄超团队最新开源的LightRAG，结合了图结构与双层检索机制，显著降低了大模型检索增强的成本，同时提升了信息检索的准确性和效率。
GraphRAG 的主要特性如下： 结构化知识表示: GraphRAG 使用知识图谱来表示信息、捕获实体、关系和层次结构。...2.2 银行金融业: GraphRAG 可以通过在知识图谱中表示客户交易、账户信息和行为模式来帮助银行检测和防止欺诈。...知识图谱生成: 利用提取的实体和关系构造知识图谱数据结构。在知识图谱中，实体表示为节点，它们之间的关系表示为边。 分层社区检测: 采用图算法检测知识图谱中密集连接节点形成的社区。...其中，GraphRAG 中的局部搜索是指从特定实体或文本块的局部上下文中检索和使用信息。这涉及到使用知识图谱结构来查找直接连接到当前查询或上下文的相关实体、关系和文本单元。...这涉及到使用检测到的“社区”或图中相关实体和文本单元的集群来生成完整数据集中关键主题和主题的摘要和概述。
• LinkedIn 最新研究：图+向量数据库，客服解答时间缩短 64%[1] • From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused...使用分层社区检测算法的一个优点是能够在多个粒度级别检查社区。作者建议总结每个级别的所有社区，以全面了解图的结构。 首先，我们将使用弱连通分量 (WCC) 算法来评估图的连通性。...社区不重叠，这意味着每个实体在每个级别都属于一个社区。 分层社区结构；社区为橙色，实体为紫色 该图表示莱顿社区检测算法产生的层次结构。紫色节点表示单个实体，而橙色节点表示层次化社区。...分层社区结构 该图表明，联系较少的实体以及因此较小的社区在各个层级上经历的变化很小。例如，这里的社区结构仅在前两个层级发生变化，但在最后三个层级保持不变。...因此，对于这些实体而言，层级通常显得多余，因为整体组织在不同层级上没有发生显著变化。
这里也可以从实体延伸到文档，包括多文档和文档间的关联系信息静态图谱：微软Graph RAG实现https://github.com/microsoft/graphragGRAPH Retrieval-Augmented...所以不同Graph RAG论文的差异也主要就在以上三个部分的不同实现和排列组合，下面我们看下微软GraphRAG的具体实现。...step1.图谱构建第一步是对文档进行chunking，分块的目标是因为大模型在处理太长的上文时会导致实体抽取的召回率较低，论文对比了不同的chunk大小从600-2400字，随着chunk变大，段落中能检测到的实体量级会逐渐降低...这里论文会使用模型进行多轮反思“针对抽取结果是否有未识别出的实体？”如果存在则进行补充抽取，来提升对于构建图谱最关键的实体三元组抽取的召回率。...对比微软使用子图report来描述局部信息，lightrag在抽取时使用关键词来描述局部信息，更加轻量级，但对于范围更大的子图信息描述会有不足。
alignment） 侧重发现指称真实世界相同对象的不同实例，也称为实体消解（resolution）、实例匹配（instance matching） 知识融合（knowledge fusion） 一般通过冲突检测...、真值发现等技术消解知识图谱融合过程中的冲突，再对知识进行关联与合并，最终形成一个一致的结果 实体对齐 目前在知识融合方面，基于嵌入表示的实体对齐是研究的热点。...更多基于嵌入的实体对齐方法可以参考Aminer的文章。 例如： 1. MuGNN[1] 分为两步，①补全缺失的关系来调和结构差异 ②通过pooling技术组合不同通道的输出。 2....OAG:LinKG[5] 将两个有着上亿级别节点的网络——AMiner和微软学术进行了对齐，这项研究综合利用了LSTM、GNN、哈希等技术，能够高效处理多种类型的节点以及不同类型的信息，并且将对齐效果达到了可以应用的级别...，轻量级的快速训练：pip install dedupe或者https://github.com/datamade/dedupe 参考 [1] Multi-channel graph neural network
在本文中，来自 VinAI 人工智能研究所的学者 Dat Quoc Nguyen 对用于知识图谱补全的实体和关系嵌入模型展开了全面综述，总结了标准基准数据集上最新的实验结果，并指出了未来潜在的研究发展方向...在这篇论文中，来自纽约大学柯朗数学科学研究所的研究者向读者展示了，如何通过参数化增强分布以及优化网络和增强参数的训练损失来学习不变性和同变性。...（a）Augerino 训练示意图；（b）损失函数和梯度变化曲线图。 ? 当训练数据应用不同的增强时，CIFAR-10 数据集上训练模型的测试准确度结果比较。...本文在广泛调研国内外大量文献以及最新科研成果的基础上，按照数据表示形式将面向图的异常检测划分成静态图上的异常检测与动态图上的异常检测两大类，进一步按照异常类型将静态图上的异常分为孤立个体异常和群组异常检测两种类别...对每一类异常检测方法当前的研究进展加以介绍，对每种异常检测算法的基本思想、优缺点进行分析、对比，总结面向图的异常检测的关键技术、常用框架、应用领域、常用数据集以及性能评估方法，并对未来可能的发展趋势进行展望
本文来自公众号 微软研究院AI头条，AI科技评论 获授权转载，如需转载请联系原公众号。...基于一系列领先的科研成果，微软亚洲研究院自然语言计算组将陆续推出一组文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。...接下来，我们会陆续推出一系列文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。...对于知识的提取和表示，基于知识图谱的模型通常基于实体链接的结果从知识图谱中找到与输入相关的知识，并采用知识嵌入（Knowledge Embedding）的方式对其进行编码和建模。...在接下来的一系列文章中，我们将分别介绍上述机器推理框架在若干最新推理任务上的具体实现方法和实验效果，包括： 机器推理系列之一：基于推理的常识问答 ?
基于一系列领先的科研成果，微软亚洲研究院自然语言计算组将陆续推出一组文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。...接下来，我们会陆续推出一系列文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。...对于知识的提取和表示，基于知识图谱的模型通常基于实体链接的结果从知识图谱中找到与输入相关的知识，并采用知识嵌入（Knowledge Embedding）的方式对其进行编码和建模。...在接下来的一系列文章中，我们将分别介绍上述机器推理框架在若干最新推理任务上的具体实现方法和实验效果，包括： 机器推理系列之一：基于推理的常识问答 图2：我们提出的推理方法（XLNet+Graph Reasoning...（https://www.tau-nlp.org/csqa-leaderboard） 机器推理系列之二：基于推理的事实检测 图3：我们提出的推理方法（DREAM）在 Amazon 剑桥研究院事实检测任务
在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为Knowledge Graph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。...知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF[2] 或属性图(property graph)来表示。...而由于不一致性的检测要面对大规模的实体及相关事实，纯手工的方法将不再可行。一个简单有效的方法充分考虑数据源的可靠性以及不同信息在各个数据源中出现的频度等因素来决定最终选用哪个类别或哪个属性值。...当检测到现有页面(原先已爬取)发生了变化，搜索引擎会检查这些页面的变化量，同时使用最新的站点包装器进行AVP抽取。...如果变化量超过事先设定的阈值且抽取结果与原先标注的答案差别较大，则表明现有的站点包装器失效了。在这种情况下，需要对最新的页面进行重新标注并学习新的模式，从而构建更新的包装器。
增强人类的智慧 现在人工智能非常火，首先是因为云计算发达，提供了强大的计算能力。 高强度的算法可以帮助做到人工智能。 人工智能需要大量数据来训练、规划，我们有海量的数据来做人工智能。...话题是根据一个关键短语来确定的，关键短语可以是一个或者多个相关联的词语。该API要求每次提交至少100条文本记录，可以帮助你在成千上万条文本记录中检测话题。...Entites是一个实体，就是里面的参数。 ? 用户可以通过自定义意图和实体，在用户的场景下实现定制化的语音理解服务，一般可以与Bot Framework结合，实现智能客服的场景。...搜索 通过必应搜索API使你的应用、网页和其它体验功能更加智能、更具吸引力。 实验室项目 发掘探索最新的认知服务技术。在认知服务正式发布之前，可以在这里探索、尝试新的认知服务技术，并提供反馈。...人工智能需要大量数据，最重要的是如何去获取这些数据。Microsoft Graph允许用户使用组织内的数据来推动人工智能的转型。
想让大模型会推理还是得靠知识库：基座模型还是ChatGPT，最新思维图谱技术在多个基准数据集上实现巨大性能提升！ 大模型虽好，但「一本正经的胡说八道」的问题该怎么解？...最近，来自IDEA研究院、微软亚洲研究院、香港科技大学、香港科技大学（广州）、厦门大学和美国南加州大学的研究团队推出Think-on-Graph（思维图谱）技术，通过LLM与KG的紧耦合交互，驱动LLM...论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.07697 代码链接：https://github.com/IDEA-FinAI/ToG 下面，我们先用一个刁钻的问题来认识Think-on-Graph...在Think-on-Graph所代表的紧耦合范式中，LLM变身「跑腿」，作为agent在KG的关联实体上一步一步搜索推理出最优答案。因此，在每一步推理中，LLM都亲自参与，与知识图谱取长补短。...案例：用搜索宽度N=2的beam-search实现Think-on-Graph推理 在搜索剪枝任务中，大模型从关键词Canberra出发，匹配到知识图谱中最接近（或一致）的实体，分别搜索了5个「关系→实体
这一节我们就针对这一案例来看一看Abp中如何使用缓存来提高程序性能。 2. Abp的缓存机制 在直接使用缓存之前，我们还是来简单梳理下Abp的缓存机制。...那有没有一种缓存机制，不需要设置缓存过期时间，当数据变化的时候就能自动重新缓存呢？ 答案是肯定的，Abp为我们提供了IEntityCache，实体缓存机制。...当实体更新或删除时它自动将缓存的实体置为无效状态，因此它将会再下一次请求中从数据库中重新获取。 它使用缓存的类的完整类名作为缓存名称，可以通过为构造函数传参来修改缓存名称。 它是线程安全的。...但是呢，微软大法好啊，微软开源技术团队（Microsoft Open Tech group）开发和维护了一个Win64 的版本，我们可以在https://github.com/MSOpenTech/redis...安装Redis 打开微软开源技术团队维护的Redis Github链接，找到Releases目录，下载最新版本的msi安装即可。 ? 下载后，一直下一步安装即可。 5.2.
一起来学习一下吧！ 小王是一名程序员。早上八点，他被闹铃叫醒，拿起手机开始浏览手机上的新闻APP推荐的最新消息： 随后，小王想起昨晚放在购物车里的鞋还没有下单。...，系统需要预测用户点击某新闻的概率来优化推荐方案。...知识图谱（knowledge graph）是一种语义网络，其结点（node）代表实体（entity）或者概念（concept），边（edge）代表实体/概念之间的各种语义关系（relation）。...这类方法的优点是充分且直观地利用了知识图谱的网络结构，缺点是需要手动设计meta-path或meta-graph，这在实践中难以到达最优；同时，该类方法无法在实体不属于同一个领域的场景（例如新闻推荐）中应用...知识图谱特征学习 知识图谱特征学习（Knowledge Graph Embedding）为知识图谱中的每个实体和关系学习得到一个低维向量，同时保持图中原有的结构或语义信息。
AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布...学术图谱的 154,771,162 篇学术论文的元数据和微软学术图谱（Microsoft Academic Graph, MAG）的 166,192,182 亿篇论文，生成了两个学术图谱之间近 64,639,608...MCNN是基于卷积神经网络的深度学习方法，MCNN 基于单词之间的相似度构造两篇论文的相似矩阵，然后利用卷积神经网络来捕捉文本之间的相似模式。...而对于增加了 2 个实体 OAG 2.0 版本来说，要应对这些挑战更是难上加难，对此，学者们在沿用哈希算法、神经网络深度学习等方法的同时，也尝试结合这些算法以及不同神经网络模型和注意力机制等方法，来连接两个大规模学术图谱上不同类型的实体...学者们评估了少部分匹配关系（大约 1,000 个论文/作者/出版地点匹配对），得出了相对应的匹配准确率：其中论文最新的匹配准确率为 99.10%；作者的匹配准确率为 97.41%；出版地址的匹配准确率为
AI 科技评论按：继 2017 年 8 月份首度联合发布开放学术图谱（Open Academic Graph， OAG），近日，清华大学和微软研究院再度携手将 OAG 更新为 2.0 版本并进行了发布。...学术图谱的 154,771,162 篇学术论文的元数据和微软学术图谱（Microsoft Academic Graph, MAG）的 166,192,182 亿篇论文，生成了两个学术图谱之间近 64,639,608...MCNN是基于卷积神经网络的深度学习方法，MCNN 基于单词之间的相似度构造两篇论文的相似矩阵，然后利用卷积神经网络来捕捉文本之间的相似模式。...而对于增加了 2 个实体 OAG 2.0 版本来说，要应对这些挑战更是难上加难，对此，学者们在沿用哈希算法、神经网络深度学习等方法的同时，也尝试结合这些算法以及不同神经网络模型和注意力机制等方法，来连接两个大规模学术图谱上不同类型的实体...学者们评估了少部分匹配关系（大约 1,000 个论文/作者/出版地点匹配对），得出了相对应的匹配准确率：其中论文最新的匹配准确率为 99.10%；作者的匹配准确率为 97.41%；出版地址的匹配准确率为
带着对上述若干问题的好奇，微软亚洲研究院自然语言计算组的研究员开展了一系列关于机器推理的研究。作为引言，本文将对什么是机器推理给出解释，并简要说明已有 NLP 方法与机器推理的关系。...接下来，我们会陆续推出一系列文章，介绍机器推理在常识问答、事实检测、自然语言推理、视觉常识推理、视觉问答、文档级问答、多轮语义分析和问答等任务上的最新方法和进展。...对于知识的提取和表示，基于知识图谱的模型通常基于实体链接的结果从知识图谱中找到与输入相关的知识，并采用知识嵌入（Knowledge Embedding）的方式对其进行编码和建模。...在接下来的一系列文章中，我们将分别介绍上述机器推理框架在若干最新推理任务上的具体实现方法和实验效果，包括： 机器推理系列之一：基于推理的常识问答 图2：我们提出的推理方法（XLNet+Graph Reasoning...机器推理系列之二：基于推理的事实检测 图3：我们提出的推理方法（DREAM）在 Amazon 剑桥研究院事实检测任务FEVER上取得了目前 state-of-the-art 的结果[4]。
微软构建的这个Microsoft 365 Copilot全系统，把 Word、Excel、PPT之类的办公软件，Microsoft Graph，以及GPT-4做了一个超强联合。...下面这几个例子，就是可以拿来尝试的prompt： 按类型和渠道给出销售明细，插入一个表格。 预测[一个变量的变化]的影响，并生成一个图表来帮助可视化。...总结一下昨晚发生的关于[客户]升级的聊天记录、电子邮件和文件。 [项目]的下一个里程碑是什么，有没有发现任何风险？帮我头脑风暴一下，列出一些潜在的缓解措施。...神秘的Microsoft Graph 另外，这套系统中还存在一个神秘的组织——Microsoft Graph。...从技术上讲，Microsoft Graph是一个API，而应用程序则可以通过这个Graph「看到」你的电子邮件、日历、文件、使用模式和其他存储在微软云中的信息，如Outlook、OneDrive、Office
知识图谱亦可被看作是一张巨大的图，图中的节点表示实体或概念，而图中的边则由属性或关系构成。上述图模型可用W3C提出的资源描述框架RDF或属性图（property graph）来表示。...graph）来表示。...当检测到现有页面（原先已爬取）发生了变化，搜索引擎会检查这些页面的变化量，同时使用最新的站点包装器进行AVP抽取。...如果变化量超过事先设定的阈值且抽取结果与原先标注的答案差别较大，则表明现有的站点包装器失效了。在这种情况下，需要对最新的页面进行重新标注并学习新的模式，从而构建更新的包装器。...另一方面，现在有各种聪明的团队合伙来做欺诈，有明确的分工，这些是原来无法检测的，hbase是一种数据库，针对的是schemaless（如big table）的应用，可用来管理知识图谱，但是先要有知识图谱
Vitrage Notifiers： 用来通知外部系统Vitrage的告警和状态。目前支持用Aodh notifier来产生vitrage告警，以及用Nova notifier来标注主机down等。...服务 Vitrage-graph服务主程序：包含了in-memory 实体图、模板分析程序以及datasource分析程序等。...负责将取得的信息解析成entity信息传给Vitrage-graph使用。 Vitrage-notifier服务：用来通知外部系统Vitrage的告警或者状态变化。...4) The Entity Processor将事件传递给Nova Instance Transformer 5) 在图上显示最新的Nova实例，并和相应的Host建立连接关系。 ?...Vitrage通过监视工具得到故障告警，并将告警加入实体图，下图中的Host NIC 找到对应的脚本（模板）并执行以下的动作： 给出推导的有关主机的告警 同样将此告警加入实体图 改变Vitrage的主机状态
何恺明等人最新论文提出非局部神经网络 模型 模型部分包括 35 篇论文，包括： Yoshua Bengio 发表在 ICLR 2018 上的论文《Graph Attention Networks》，该论文提出了基于近邻节点注意机制的网络架构...这种算法基于人类关节位置的时间序列表示而对动态骨骼建模，并将图卷积扩展为时空图卷积网络而捕捉这种时空的变化关系。...来自微软研究院和西门菲莎大学的研究者发表在 ICLR 2018 上的论文《Learning to Represent Programs with Graphs》，提出基于程序图简化程序分析，从源代码中学习...清华朱军等人发表在 ICML 2018 上的论文《Adversarial Attack on Graph Structured Data》，关注图神经网络的鲁棒性，即通过攻击（对抗）训练的方法来增强图神经网络分类的稳定性...（Graph Parsing Neural Network，GPNN），用于检测和识别图像和视频中人-物交互的任务。
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