GraphAgent：香港大学联合香港科技大学推出的自动化图语言助手

GraphAgent简介

GraphAgent是由香港大学和香港科技大学（广州）的研究团队共同开发的一款先进的自动化图语言助手。它通过集成语言模型与图语言模型，能够处理包含显式和隐式关系的复杂数据，适用于预测任务和文本生成等多种场景。GraphAgent包含图生成代理、任务规划代理和任务执行代理三个核心组件，能够构建知识图谱、解释用户查询并自动执行任务，显著提升了图分析的可用性和便捷性。

GraphAgent主要功能

1. 知识图谱构建：自动构建反映复杂语义依赖的知识图谱。
2. 任务解释与规划：解释用户查询并规划相应的预测或生成任务。
3. 任务自动化执行：根据规划结果自动化执行任务，包括工具匹配和调用。
4. 语言模型集成：整合语言模型与图语言模型以揭示数据间的复杂关系。
5. 多场景适应性：适用于多种数据场景，包括预测分析和文本生成。
6. 开源可扩展性：作为一个开源项目，允许社区贡献和功能扩展。

GraphAgent技术原理

1. 图生成代理：
   • 自动从文本中提取关键实体构建知识图谱。
   • 通过迭代两阶段工作流：知识实体提取和知识描述增强。
2. 任务规划代理：
   • 识别用户意图和任务类型。
   • 将用户查询转化为具体的图相关任务。
3. 任务执行代理：
   • 执行预测和生成任务。
   • 自动化工具匹配和用户查询响应。
4. 异构图模型：
   • 表示结构化和非结构化数据为异构图。
   • 处理多样的图数据类型。
5. 图令牌化：
   • 将图的节点和边转换为适合语言模型处理的嵌入表示。
   • 包括文本特征编码和几何特征建模。
6. 跨任务图代理：
   • 处理多种图相关任务，如节点分类和文本生成。
   • 利用结构化和非结构化数据生成预测和推理。
7. 图指令对齐：
   • 在图结构数据和文本指令之间进行细粒度对齐。
   • 增强模型对图嵌入令牌的理解。
8. 代理任务微调：
   • 根据不同的代理任务进行微调。
   • 提升模型在多样化任务上的性能。

GraphAgent应用场景

1. 学术研究分析：GraphAgent可以构建学术网络，通过图谱分析学术论文间的引用关系，帮助学者追踪研究趋势。
2. 电子商务推荐系统：在电商领域，GraphAgent能够整合用户行为和产品信息，提升个性化推荐系统的准确性和用户满意度。
3. 社交网络分析：分析社交网络中的关系和互动模式，GraphAgent可用于识别社交网络中的关键影响者和社群结构。
4. 内容分类与标签：自动对新闻、博客等文本内容进行分类和标签，GraphAgent有助于提高内容管理系统的效率。
5. 知识问答系统：GraphAgent能够结合知识图谱和语言模型，构建知识问答系统，提供准确的信息检索和问答服务。
6. 企业客户关系管理：通过分析客户交互数据，GraphAgent可以帮助企业优化客户服务流程，提升客户满意度和忠诚度。

GraphAgent项目入口

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