GraphAgent

GraphAgent – 港大联合港科大开源的智能图形语言助手

GraphAgent是什么

GraphAgent是由香港大学与香港科技大学（广州）联合开发的一款智能图形语言助手，能够处理现实世界中各种格式的数据，包括结构化数据（如图连接）和非结构化数据（如文本、视觉信息）。该工具擅长于揭示复杂关系和相互依赖性，并以知识图谱的形式进行可视化展示。GraphAgent的核心组成部分包括图生成代理、任务规划代理和任务执行代理，分别负责构建知识图谱、解释用户查询并制定执行计划，以及自动化任务的执行。通过将语言模型与图语言模型相结合，GraphAgent在多种图相关任务中展现出卓越的效果。

GraphAgent的主要功能

• 图生成：自动生成知识图谱，准确反映复杂的语义依赖关系，从文本中提取实体节点和它们之间的关系。
• 任务规划：解读用户的查询，将其需求转化为具体的预测或生成任务，并制定执行策略。
• 任务执行：完成规划的任务，包括自动化工具的匹配与调用，以满足用户的查询请求。
• 自然语言交互：允许用户使用自然语言与系统互动，无需具备专业知识即可分析图形数据。
• 预测分析：支持基于图的数据预测任务，例如节点分类和链接预测。

GraphAgent的技术原理

• 异构图表示：通过异构图来表示结构化和非结构化数据，捕捉实体之间的关系。
• 图神经网络：使用图神经网络作为图Tokenizer，将图结构信息转化为嵌入表示。
• 大型语言模型：结合预训练的大型语言模型，深入理解和生成自然语言，并与图结构信息紧密结合。
• 代理架构：构建多代理系统，每个代理负责特定任务，如生成、规划和执行。
• 图-指令对齐：通过图-指令匹配任务训练大型语言模型，以更好地理解和处理图结构数据。

GraphAgent的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/HKUDS/GraphAgent
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/GraphAgent
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.17029

GraphAgent的应用场景

• 学术网络分析：通过构建学术文献的引用关系图谱，帮助研究者发现重要论文和研究动态。
• 电子商务推荐：在电商平台分析用户的购买与浏览行为，提供个性化商品推荐服务。
• 金融风险管理：构建金融交易网络，识别潜在风险和欺诈活动，辅助决策过程。
• 社交网络分析：分析社交网络中的互动和联系，揭示社群结构和影响力节点。
• 内容推荐系统：基于用户的历史行为和兴趣，推荐感兴趣的新闻文章或视频内容。

常见问题

• GraphAgent支持哪些数据格式？ GraphAgent能够处理结构化和非结构化数据，包括文本、图形和视觉信息。
• 用户如何与GraphAgent交互？ 用户可以使用自然语言与GraphAgent进行交互，无需专业知识。
• GraphAgent适合哪些行业应用？ GraphAgent适用于学术研究、电子商务、金融、社交媒体等多个领域。
• 如何获取GraphAgent的技术支持？ 用户可通过项目的GitHub页面或HuggingFace模型库获取相关文档和支持。