GNN-RAG

结合图神经网络和检索增强生成的知识图谱问答方法

GNN-RAG项目探索了图神经网络在大语言模型推理中的应用。该方法在密集子图上进行推理，检索候选答案和推理路径，结合了GNN的结构化推理和LLM的自然语言处理能力。项目提供了GNN实现和基于RAG的LLM问答系统的代码，以及实验结果。研究表明，这种方法在知识图谱问答任务中具有提升性能的潜力。

GNN-RAG图神经网络大语言模型知识图谱问答检索增强生成Github开源项目

GitHub

这是GNN-RAG：用于大型语言建模推理的图神经网络检索的代码。

GNN-RAG：GNN在密集子图上进行推理以检索候选答案，以及相应的推理路径（从问题实体到答案的最短路径）。检索到的推理路径 - 可选择与检索增强（RA）结合 - 被转化为文字并提供给LLM进行RAG

目录结构如下：

|----gnn文件夹包含不同KGQA GNN的实现。

你可以训练自己的GNN，或者跳过这个文件夹，直接使用我们计算的GNN输出（检索到的答案节点）（llm/results/gnn）。

|----llm文件夹包含基于RAG的KGQA与LLM的实现。

请在那里查看如何复现结果的详细信息。

结果：我们附加了表2的所有结果：请参见results/KGQA-GNN-RAG-RA或results/KGQA-GNN-RAG。你可以在predictions.jsonl中查看实际的LLM生成内容，以及检索到的KG信息（"input"键）。

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