Java与图神经网络：构建企业级知识图谱与智能推理系统
一、 引言：从关系型到图神经网络的范式演进传统企业系统主要基于关系型数据库，难以有效处理复杂的关联关系和语义推理。知识图谱结合图神经网络技术，为企业带来了全新的能力： 深度关联分析：发现数据中隐藏的复杂关系模式 语义推理：基于图结构进行逻辑推理和路径发现 动态学习：通过GNN持续优化图谱表示和推理能...
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究：面向知识图谱推理的优化与扩展
在大型语言模型(LLMs)相关的人工智能突破中，图神经网络(GNNs)与LLMs的融合已成为一个极具前景的研究方向。这两类模型的结合展现出显著的互补性，能够协同增强LLMs的推理能力和上下文理解能力。通过从知识图谱(KGs)存储的海量信息中进行智能化检索，该结合能够生成准确且不含幻觉的答案。 本文对面向知识图谱问答(Q&A)的GNN-LLM组合架构进行了多维度探索。研究重点关注了两种用于....
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