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ISONGraph
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新的ISONGraph格式大幅减少Token使用量，提高LLM知识图谱准确性
一种名为ISONGraph的新图序列化格式已被开发出来，以提高大型语言模型（LLM）使用的知识图谱的效率。该格式通过最小化语法开销，与JSON等冗长格式相比，可将Token数量减少约70%。这种Token使用量的减少显著影响了图数据可用的有效上下文窗口。此外，ISONGraph在遍历问答和多跳推理任务的准确性方面均表现出卓越的性能，多跳准确性是替代格式的两倍。
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新的 ISONGraph 格式提高了本地 LLM 知识图谱的准确性
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。