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1. 功能：GraphAgent 能够自动构建知识图谱，解释用户查询并执行任务。
2. 技术：结合图神经网络和大型语言模型，处理复杂的数据关系。
3. 应用：广泛应用于学术网络分析、电子商务推荐和金融风险管理等领域。

正文（附运行示例）

GraphAgent 是什么

GraphAgent 是香港大学和香港科技大学（广州）联合推出的智能图形语言助手，能够处理现实世界中结构化（如图连接）和非结构化（如文本、视觉信息）格式的数据。这些数据包含复杂的关系和相互依赖性，可以通过知识图谱进行展示。

GraphAgent 包括三个关键组件：图生成代理构建知识图谱，任务规划代理解释用户查询并制定任务，任务执行代理执行任务、自动化工具匹配。GraphAgent 整合语言模型与图语言模型，揭示数据间复杂的关系和语义依赖性，在多种图相关任务上展示有效性。

GraphAgent 的主要功能

• 图生成：自动构建知识图谱，反映复杂的语义依赖关系，从文本中提取实体节点和关系。
• 任务规划：解释用户查询，将用户的需求转化为具体的预测或生成任务，规划执行策略。
• 任务执行：执行规划好的任务，包括自动化工具匹配和调用，响应用户查询。
• 自然语言交互：支持用户用自然语言与系统交互，无需专业知识即可分析图数据。
• 预测分析：支持基于图的预测任务，如节点分类和链接预测。

GraphAgent 的技术原理

• 异构图表示：用异构图表示结构化和非结构化数据，捕捉实体间的关系。
• 图神经网络：图神经网络作为图Tokenizer，将图结构信息编码为嵌入表示。
• 大型语言模型：结合预训练的大型语言模型来理解和生成自然语言，与图结构信息结合。
• 代理架构：设计一个多代理系统，每个代理负责处理不同的任务，如生成、规划和执行。
• 图-指令对齐：基于图-指令匹配任务训练大型语言模型，更好地理解和处理图结构数据。

如何运行 GraphAgent

1. 安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/GraphAgent.git
cd GraphAgent

# 创建 conda 环境
conda create -n graphagent python=3.11
conda activate graphagent

# 安装 GraphAgent 推理所需的依赖
pip install -r GraphAgent-inference/requirements.txt

2. 获取预训练模型

我们提供了多个预训练模型，您可以从 Hugging Face 下载这些模型，并将其路径替换到 GraphAgent-inference/run.sh 中。

3. 设置规划器和 API 令牌

我们使用基于 API 的 LLM 调用进行任务规划和图生成。默认的规划器是 deepseek，您可以在 GraphAgent-inference/run.sh 中设置 API 密钥。

4. 推理示例

bash GraphAgent-inference/run.sh

>>> 请输入用户指令或文件路径（或输入 'exit' 退出）：

# 使用 GraphAgent-inference/demo/use_cases/teach_me_accelerate.txt 作为示例
>>> 请输入用户指令或文件路径（或输入 'exit' 退出）：GraphAgent-inference/demo/use_cases/teach_me_accelerate.txt

资源

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

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