知识图谱rag规则学习
时间: 2025-04-27 20:29:37 浏览: 34
### 关于知识图谱中RAG规则学习的资源
对于希望深入了解知识图谱中的检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术的学习者而言,可以从多个角度获取所需的信息。
#### 学术论文
学术界已经发布了大量有关RAG的研究成果。例如,在《Learning Entity and Relation Embeddings for Knowledge Graph Completion》一文中提到的方法可以作为理解如何利用实体和关系嵌入完成知识图补全的基础[^1]。这类研究通常会探讨基于现有数据集(如WordNet 和 Freebase)构建更强大的模型框架的可能性。
#### 开源项目与实现
GitHub上存在许多开源项目实现了不同版本的RAG算法。这些项目的文档往往包含了详细的安装指南、使用说明以及案例分析,非常适合动手实践。其中一些知名库还包括Hugging Face Transformers提供的官方支持,它不仅提供了预训练好的模型权重文件下载链接,还附带了丰富的API接口介绍以便开发者快速集成到自己的应用当中。
#### 在线课程与讲座视频
Coursera、edX等平台上有不少专注于自然语言处理(NLP)领域特别是涉及知识表示学习(Knowledge Representation Learning)方向的专业在线课程。它们由顶尖大学教授或者行业专家讲授,能够帮助学员建立起扎实理论基础的同时掌握最新进展动态。此外YouTube和其他媒体平台上也能找到很多高质量的相关主题演讲录像,这些都是不可多得的好素材。
```python
import transformers as trfms
from datasets import load_dataset
model_name = 'facebook/rag-token-nq'
tokenizer = trfms.RagTokenizer.from_pretrained(model_name)
generator = trfms.BartForConditionalGeneration.from_pretrained('facebook/bart-large')
retriever = trfms.RagRetriever.from_pretrained(
model_name,
index_name="exact",
use_dummy_dataset=True
)
# 构建完整的RAG管道
rag_model = trfms.RagTokenForGeneration.from_pretrained(model_name, retriever=retriever)
```
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