neo4j知识图谱大语言模型
neo4j知识图谱大语言模型，是一个 NLP 任务，它面向知识图谱，主要是为了解决 neo4j知识图谱的可解释性问题。 neo4j知识图谱本身是一种图的表示形式，每个实体都对应一个节点、一条边、一组属性。我们可以把它理解为一个巨大的关系网络。通过将实体与其属性进行映射，我们可以构建一个 neo4j知识图谱。 neo4j知识图谱领域的应用广泛，除了 neo4j知识图谱之外，其他图数据库供应商也为知识图谱及大语言模型，提供了全方面的服务，比如悦数图数据库，其在语义搜索、问答系统、智能问答等方面都有落地应用，目前已有超过千万用户使用该模型进行知识图谱大语言模型的构建。
neo4j知识图谱
neo4j知识图谱中的 neo4j ，实际上是一个非关系型数据的图数据库，它支持使用实体、属性和关系来存储和组织结构化的知识。它主要由图节点和边组成，节点表示实体，边表示属性或者关系。neo4j知识图谱采用无监督学习的方法进行图构建，通过向量空间模型将复杂的neo4j知识图谱转换成抽象的图模型。
大语言模型介绍
大语言模型，是基于大规模中文语料库的大型深度学习模型，它能够理解人类自然语言，从而帮助机器理解和生成人类自然语言。在 NLP任务中，大语言模型已经在很多领域取得了显著的效果。
如：在中文文本分类方面，大语言模型在阅读理解、命名实体识别等方面都取得了很好的效果。在机器翻译领域，大语言模型同样能够取得很好的效果，同时，还可以应用于机器翻译的预训练模型。
大语言模型通常分为两个层次：
其中一层是基于规则和统计的方式，这层是基础的模型训练；
另一层是利用大规模中文语料库进行模型训练。
目前，大语言模型已经被广泛应用于 NLP领域的各个方面，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
悦数图数据库在大语言模型的应用
悦数图数据库是一个基于图存储的大数据平台，用户可以通过多种方式访问图数据库，包括 web访问、 API接口、本地存储等。用户可以根据不同的应用场景，选择不同的访问方式。比如用户可以直接通过 API接口或 web访问，也可以通过本地存储进行访问。
比如在问答系统中，用户可以通过 API接口或 web方式访问悦数图数据库，查询实体及相关属性；在智能问答方面，用户可以通过 API接口或 web方式访问悦数图数据库，查询实体及相关属性；在语义搜索方面，用户可以通过 API接口或 web方式访问悦数图数据库，查询实体及相关属性。
悦数图数据库的性能表现
针对数据规模的增长，为了更好的评估悦数图数据库的性能，我们设计了一个简单的场景，其中包括了三个实体、六个属性以及一个实体与其属性之间的映射关系。通过这些实体和属性以及实体与其属性之间的映射关系，我们构建了一个基于悦数图数据库知识图谱的大语言模型。
构建结果可以联系我们查看，如果您想试用也欢迎联系我们。
