基于大语言模型的应用
大语言模型（BLM）在NLP领域广泛应用，能理解和生成准确答案，适用于文本分类、文本生成、信息检索和问答系统。深度学习技术如TensorFlow、PyTorch助力文本分类，BLM提升信息检索效率，问答系统依赖BLM的语义理解。悦数图数据库利用图技术增强BLM，提高回答准确度，降低企业应用成本，推动智能化发展。
图神经网络入门示例：使用PyTorch Geometric 进行节点分类
本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先，数据集来自Facebook Large Page-Page Network，包含22,470个页面，分为四类，具有不同大小的特征向量。为训练神经网络，需创建PyTorch Data对象，涉及读取CSV和JSON文件，处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着，加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图，之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型：MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率，优于MLP的46%，展示了利用图信息的优势。
