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来源 ：DeepHub IMBA 本文 约7000字 ，建议阅读 10+分钟 本文深入探讨了LangChain的LLM Graph Transformer框架及其文本到图谱转换的双模式实现机制。 文本到图谱的转换是一个具有技术挑战性的研究领域，其核心任务是将非结构化文本数据转换为结构化的图谱表示。这种技术虽然由来已久，但随着大型语言模型(LLMs)的发展，其应用范围得到了显著扩展，并逐渐成为主流技术方案之一。 上图展示了信息抽取过程中文本到知识图谱的转换。图左侧展示了包含个人与公司关系描述的非结构化文本文档；图右侧则展示了相同信息在知识图谱中的结构化表示，清晰地呈现了人员与组织之间的工作和创立关系。 文本信息的结构化表示具有重要的应用价值，特别是在检索增强生成(RAG)系统中。虽然在非结构化文本上直接应用文本嵌入模型是一种可行方案，但在处理需要理解
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