掘金新石油：金融知识图谱数据建模实战分享掘金新石油：金融知识图谱数据建模实战分享一、马超分享内容预告二、整体活动介绍三、整体活动内容Here’s the table of contents:掘金新石油：金融知识图谱数据建模实战分享    微信公众号马超的博客作者应邀参与Neo4j官方线上交流活动，下面将活动内容分享给大家:)腾讯会议号：875 462 451

通过测试发现，设计合适的Prompt工程以后，GPT3.5可以基于样例准确生成Cypher，但是对于样例没有覆盖的问句，Cypher经常会错误生成。进行排序（评估样例问题和当前提问的相似程度），然后拼接为长度小于2048的字符串传入GPT3.5的接口（GPT-3.5 的上下文最多支持 2k 汉字或 8k 英文字符 的内容）；配置时，GPT4不会生成Cypher，GPT3.5会使用网络资料生成Cyp

当一个提问不存在类似的Example时，模型不会生成Cypher或生成一个不存在的Cypher（图数据库中模式不存在不会影响最终结果，因为结果为空），这类可以视为图谱回答不了的问题。Prompt中会传入一些样例问题和Cypher，模型通过样例问题和Cypher就能学会该类的问题和Cypher模式，并应用在同类不同参数的查询上（其中一些参数模型也能。通过测试发现，设计合适的Prompt工程以后，GP

增强AI上下文一、什么是人工智能一、上下文对于人工智能的重要性本系列翻译文章原文链接地址【AI and Graph Technology: 4 Ways Graphs Add Context】一、什么是人工智能一、上下文对于人工智能的重要性…待更新...

然后，代理向 LLM 模型发送请求，其中包括用户问题和代理提示，代理提示是代理应该遵循的一组自然语言指令。对于工具的使用大多数情况下，我们的第一反应是使用可用的工具从外部来源获取更多信息。使用 LangChain 构建应用程序后，当有用户提问时，系统会先通过代理找到合适的工具（知识图谱），然后通过工具获取数据，最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些，

Elasticsearch在7.x的版本中支持向量检索。在向量函数的计算过程中，会对所有匹配的文档进行线性扫描。因此，查询预计时间会随着匹配文档的数量线性增长。出于这个原因，建议使用查询参数来限制匹配文档的数量（类似二次查找的逻辑，先使用检索到相关文档，然后使用向量函数计算文档相关度）。访问的推荐方法是通过cosinessimilarity, dotProduct, 1norm或l2norm函数。

Neo4j如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据Neo4j如何使用Data Fabric技术编织万亿图数据一、数据编织（Data Fabric）二、Neo4j Fabric简介三、Fabric数据建模3.1 数据建模3.2 数据联邦3.3 数据分片四、使用 Fabric Cypher 查询数据五、总结Here’s the table of contents:Neo4j如何使用Data F

然后，代理向 LLM 模型发送请求，其中包括用户问题和代理提示，代理提示是代理应该遵循的一组自然语言指令。对于工具的使用大多数情况下，我们的第一反应是使用可用的工具从外部来源获取更多信息。使用 LangChain 构建应用程序后，当有用户提问时，系统会先通过代理找到合适的工具（知识图谱），然后通过工具获取数据，最后由 LLM + 私域数据生成一个流畅表达并回复用户。整个过程代理的调用会更复杂一些，

（AI总结）LLMCompiler技术在对话系统、搜索系统、数据处理和智能投研等领域的实际应用。通过智能搜索和数据查询，提升用户体验和数据处理效率；在指标提取和选股中，支持精准数据分析和投资决策。这些应用展示了LLMCompiler的技术优势和实际价值。智能搜索场景中规划器运行后，通过DAG调用各个接口结果后马上返回给用户，整个过程只调用一次大模型接口；整体的响应时间取决于一次LLM调用的响应时间

下面测试结果为MOSS和ChatGLM两个大语言模型生成Cypher的展示，总体效果MOSS要好于ChatGLM。 在六次测试中，只有MOSS在5和6案例中生成了完全正确可执行的Cypher（但是都多了一行注释），其它结果都不太好。 从目前测试过的结果来看，正确生成Cypher的能力GPT4 > GPT3.5 > MOSS > ChatGLM。