从Think-on-Graph(ToG)到ToG 2.0：用知识图谱Prompt让LLM实现深度推理，ICLR2024

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点击上方 蓝字 关注我 本文：7100字阅读  17分钟   近期，利用图形结构进行构建 AI 应用成为行业共识之一。随着应用场景的不断拓展， LLMs 的局限性也逐渐显现出来：它们往往难以处理需要深度推理的复杂任务，并且容易产生 " 幻觉 " ，即生成看似合理但实际上不准确或虚假的信息。 为了解决这些问题，研究人员一直在探索如何将外部知识有效地整合到LLMs中。在这个背景下，Think-on-Graph(ToG)作为ICLR2024上会的研究和其升级版Think-on-Graph 2.0(ToG 2.0)应运而生。 图片由修猫创作 这两个方法都是通过结合知识图谱(KG)的结构化信息和LLMs的强大推理能力，来提升模型的性能。让我们深入了解这两个方法的演进过程，以及它们如何为AI领域带来新的可能性。 01 ToG：知识图谱上思考的开创性尝试 ToG的核心思想 ToG的核心思想是将LLM视为一个能够在知识图谱上进行 ………………………………