KG-RAG 是一项突破性技术，它将知识图 (KG) 的强大功能与大型语言模型 (LLM) 相结合，以增强生物医学领域的文本生成。 KG-RAG 由 BaranziniLab 开发，能够生成稳健且上下文丰富的生物医学文本。
借助 KG-RAG，类 GPT 模型可以通过合并知识图谱中的显式知识来实现。 KG 和 LLM 的融合可以实现更准确、更全面的文本生成，特别是在生物医学领域。
KG-RAG 的显着成就之一是 Llama2 的性能提升了 71%，并改进了生物医学数据集上的 GPT 模型。这一重大改进证明了 KG-RAG 在生成高质量和上下文感知文本方面的有效性。
要了解有关 KG-RAG 及其功能的更多信息，请访问官方 GitHub 存储库：KG-RAG。该存储库提供了有关如何使用 KG-RAG 的详细信息，包括安装说明和使用示例。
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