斯坦福最新KGGEN，用LLM从纯文本中提取知识图，采用DSPy超出GraphRAG精度18.27%

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点击上方 蓝字 关注我 本文：4200字阅读 10分钟 在当前AI领域，大语言模型（LLM）已经展现出惊人的能力，但它们仍然存在一个根本性的局限： 缺乏对知识的结构化理解和组织能力 。这种局限直接影响了Agent的性能表现，特别是在需要进行多跳推理、知识关联和逻辑判断的任务中。传统的知识图谱（KG）虽然能够提供结构化的知识表示，但其构建过程往往依赖人工标注或早期的自然语言处理技术，这导致了两个关键问题： 知识图谱数据的稀缺性 和 自动提取质量的不确定性 。 斯坦福大学、多伦多大学和FAR AI的KGGen的出现为这一困境带来了突破性的解决方案。它不仅能够利用大语言模型从普通文本中提取高质量的知识图谱，更重要的是通过创新的聚类算法 显著减少了图谱的稀疏性问题 。对于正在开发AI产品的Agent工程师来说，这意味着可以更容易地 ………………………………