knowledge_graph_neo4j

• Implement a knowledge graph using the Neo4J, and extract entities using RBert.
• Implement KG-Bert
• Implement TransE
• Implement GraphRAG-easy
• Implement Long Input Fine-Tuning (LIFT) and Semantic Compression (SC)

本项目是一个知识图图谱相关项目的大合集

• 主要包含了这么几个模块

知识图谱构建

• 开放式关系抽取
• 封闭式关系抽取
• Rbert关系抽取
• 使用Neo4j构建知识图谱
• 构建基于知识图谱的问答系统

模型上下文窗口扩展

• 这里我们引入了两种技术来扩张context window, 你可以在extend_context_window 文件夹下找到两种方法对应的论文以及代码。
• 1. Long Input Fine-Tuning (LIFT)
• 2. Semantic Compression (SC)

Graph-RAG简易版（直接手搓，非常简单）

TransE 关系建模模型

Agent模块

• 借助Agent的编排能力，将所有图谱相关的能力整合到一起

• kg_agent

• long_context_agent

• orchestrate_agent