Awesome-Graph-LLM 使用教程

Awesome-Graph-LLM 使用教程

Awesome-Graph-LLM A collection of AWESOME things about Graph-Related LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Graph-LLM

1. 项目介绍

Awesome-Graph-LLM 是一个关于图相关的大型语言模型（LLMs）的精选资源列表的开源项目。该项目旨在汇聚和展示将图结构技术与大型语言模型结合的研究成果，包括论文、数据集、基准测试和工具等。通过这个项目，开发者可以了解到图与语言模型结合的最新进展，以及如何在不同的应用场景中使用这些模型。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.8 或更高版本
• pip

克隆项目

通过以下命令克隆项目到本地：

git clone https://github.com/XiaoxinHe/Awesome-Graph-LLM.git
cd Awesome-Graph-LLM

安装依赖

使用 pip 安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

运行示例

项目中的示例代码可以帮助您快速了解如何使用图相关的大型语言模型。以下是运行一个简单示例的命令：

python examples/simple_example.py

这将执行一个基本的模型加载和使用的示例。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用图相关大型语言模型的应用案例和最佳实践：

• 知识图谱增强的语言模型预训练：通过合成知识图谱数据集，增强语言模型对知识的理解和生成能力。
• 图问题解决：利用语言模型处理自然语言描述的图问题，例如路径查找、节点分类等。
• 图生成：使用图结构信息来生成文本，或者根据文本生成图结构。

4. 典型生态项目

以下是几个与 Awesome-Graph-LLM 相关的生态项目，它们可以进一步扩展您的应用：

• GraphGPT：一个基于图指令调整的大型语言模型，用于图相关任务。
• GraphWiz：一个遵循指令的语言模型，专门用于解决图问题。
• UniGraph：一个跨领域的图基础模型，从自然语言中学习。

通过结合这些项目，开发者可以构建更加完善和强大的图语言模型应用程序。

Awesome-Graph-LLM A collection of AWESOME things about Graph-Related LLMs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-Graph-LLM