一种名为 ISONGraph 的新属性图格式已被开发出来，以提高本地大型语言模型使用知识图谱的效率和准确性。通过对十种不同的序列化格式进行基准测试，开发人员发现像 JSON 和 GraphML 这样的冗长格式仅在语法上就消耗了大量 token，从而减少了有效的图上下文。ISONGraph 的设计考虑了 LLM 的理解能力，使用的 token 大约减少了 70%，并在测试中达到了 92% 的遍历准确率，优于其他格式，并支持与本地模型完全离线使用。 AI
影响 通过减少知识图谱上下文的 token 使用量来优化本地 LLM 性能，有可能在较小的硬件上实现更复杂的 RAG 应用。
排序理由 用于 LLM 知识图谱集成的新开源格式。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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