直接用LLM是不精确的,需要结合graph DB+LLM,参见: https://medium.com/neo4j/harnessing-large-language-models-with-neo4j-306ccbdd2867 https://neo4j.com/developer-blog/fine-tuning-retrieval-augmented-generation/ https://github.com/neo4j/NaLLM 以上是两篇系列文章,介绍neo4j db如何和LLM交互的,第3个link是github的demo工程,其中提到两个case: a)已有数据在图数据库,如何根据用户的输入从图数据库中提取数据,再用LLM生成答案 b)如何利用LLM从非结构化文章中提取文章,存入图数据库本栏目推荐文章cleaning of llm corpus 大模型语料清洗基于正则化的图自编码器在推荐算法中的应用 Application of graph auto-encoders based on regularization in recommendation algorithmsLLM series: Transformer大语言模型LLM幻觉的解决方法:检索增强生成RAG使用 Microsoft Graph oFFICE365 sendmail C#使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language ModelsSAP-DB-HANA-数据库-基于AWS平台-Backint-数据备份还原功能的安装与配置[ARC105E] Keep Graph Disconnected 题解面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费graph LLM dbgraph llm db llm mlc-llm db scikit-llm llm-blender 资料llm db2 autonomous powered agents llm langchain模型llm