GraphAgent

GraphAgent – 港大聯合港科大開源的智能圖形語言助手

GraphAgent是什么

GraphAgent是由香港大學與香港科技大學（廣州）聯合開發的一款智能圖形語言助手，能夠處理現實世界中各種格式的數據，包括結構化數據（如圖連接）和非結構化數據（如文本、視覺信息）。該工具擅長于揭示復雜關系和相互依賴性，并以知識圖譜的形式進行可視化展示。GraphAgent的核心組成部分包括圖生成代理、任務規劃代理和任務執行代理，分別負責構建知識圖譜、解釋用戶查詢并制定執行計劃，以及自動化任務的執行。通過將語言模型與圖語言模型相結合，GraphAgent在多種圖相關任務中展現出卓越的效果。

GraphAgent的主要功能

• 圖生成：自動生成知識圖譜，準確反映復雜的語義依賴關系，從文本中提取實體節點和它們之間的關系。
• 任務規劃：解讀用戶的查詢，將其需求轉化為具體的預測或生成任務，并制定執行策略。
• 任務執行：完成規劃的任務，包括自動化工具的匹配與調用，以滿足用戶的查詢請求。
• 自然語言交互：允許用戶使用自然語言與系統互動，無需具備專業知識即可分析圖形數據。
• 預測分析：支持基于圖的數據預測任務，例如節點分類和鏈接預測。

GraphAgent的技術原理

• 異構圖表示：通過異構圖來表示結構化和非結構化數據，捕捉實體之間的關系。
• 圖神經網絡：使用圖神經網絡作為圖Tokenizer，將圖結構信息轉化為嵌入表示。
• 大型語言模型：結合預訓練的大型語言模型，深入理解和生成自然語言，并與圖結構信息緊密結合。
• 代理架構：構建多代理系統，每個代理負責特定任務，如生成、規劃和執行。
• 圖-指令對齊：通過圖-指令匹配任務訓練大型語言模型，以更好地理解和處理圖結構數據。

GraphAgent的項目地址

• GitHub倉庫：https://github.com/HKUDS/GraphAgent
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/GraphAgent
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.17029

GraphAgent的應用場景

• 學術網絡分析：通過構建學術文獻的引用關系圖譜，幫助研究者發現重要論文和研究動態。
• 電子商務推薦：在電商平臺分析用戶的購買與瀏覽行為，提供個性化商品推薦服務。
• 金融風險管理：構建金融交易網絡，識別潛在風險和欺詐活動，輔助決策過程。
• 社交網絡分析：分析社交網絡中的互動和聯系，揭示社群結構和影響力節點。
• 內容推薦系統：基于用戶的歷史行為和興趣，推薦感興趣的新聞文章或視頻內容。

常見問題

• GraphAgent支持哪些數據格式？ GraphAgent能夠處理結構化和非結構化數據，包括文本、圖形和視覺信息。
• 用戶如何與GraphAgent交互？ 用戶可以使用自然語言與GraphAgent進行交互，無需專業知識。
• GraphAgent適合哪些行業應用？ GraphAgent適用于學術研究、電子商務、金融、社交媒體等多個領域。
• 如何獲取GraphAgent的技術支持？ 用戶可通過項目的GitHub頁面或HuggingFace模型庫獲取相關文檔和支持。