包括 2024 年 2 月的一篇研究博客《GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data》以及相关的研究论文《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》和软件：https://github.com/microsoft/graphrag（即上文开篇提到的 GraphRAG）。
微软最近开源了GraphRAG。这是一种基于图的检索增强生成(RAG)方法,现在可以在 GitHub上找到,它允许在私有或之前未见过的数据集上进行问答。与传统的RAG方法相比,GraphRAG提供了更加结… 智永 微软GraphRAG框架源码解读 TuGra...发表于TuGra... 源码解读 - 微软GraphRAG框架 M1n9X打开...
开源地址:https://github.com/microsoft/graphrag 通过LLM 构建知识图谱结合图机器学习,GraphRAG 极大增强 LLM 在处理私有数据时的性能,同时具备连点成线的跨大型数据集的复杂语义问题推理能力。普通 RAG 技术在私有数据,如企业的专有研究、商业文档表现非常差,而 GraphRAG 则基于前置的知识图谱、社区分层和语义总结以...
GraphRAG是由微软开发的一种先进的检索增强生成(RAG)工具,它在今年4月首次亮相,目前已在GitHub上公开可用。与传统的RAG方法相比,GraphRAG引入了一种基于知识图谱的方法,这使得它在信息检索和响应生成方面更为结构化和全面。GraphRAG的核心优势在于其能够自动化地从文本文档中提取出一个丰富的知识图谱,并通过大型语言模...
网络可视化(Network Visualization) https://microsoft.github.io/graphrag/ 来源| PaperAgent 发布于 2024-07-04 11:13・北京 开源 开源项目 微软(Microsoft) 赞同13添加评论 分享喜欢收藏申请转载 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧关于...
图源：微软 GraphRAG 通过构建知识图谱，从非结构化文本中提取结构化数据，这使得模型能够更好地理解和处理复杂信息。自 2024 年 7 月 2 日开源以来，GraphRAG 在 GitHub 上迅速获得了超过万次的星标。支持动态社区 新引入的动态社区选择优化了知识图谱的访问方式，从而提高了响应的质量和效率。该过程使用轻量级模型 ...
微软GraphRAG:https://github.com/microsoft/graphrag DB-GPT v0.6.0:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/releases/tag/v0.6.0 HybridRAG:https://arxiv.org/abs/2408.04948 Neo4jVector:https://neo4j.com/docs/cypher-manual/current/indexes/semantic-indexes/vector-indexes/ ...
github地址：https://github.com/microsoft/graphrag 使用GraphRAG官方代码+中文llm模型(如qwen)构建的...
GraphRAG最核心的卖点就在于一定程度上解决了聚焦于查询的总结性(QueryFocused Summarization, QFS)任务, 这一点就个人了解到的, 应该还是首创, 在此之前, 思路上最接近的应该就是 [parthsarthi03/raptor: The official implementation of RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-Organized Retrieval (github....
7月3日,微软重磅开源了基于图的 RAG -- GraphRAG。在 GitHub 上发布后,短短4天时间,该项目迅速获得了 6000 Stars!足见这个项目的热度! Github 地址:https://github.com/microsoft/graphrag 强化主流大模型,比如:GPT-4o、Qwen-2、文心一言、GLM-4、Llama-3 的搜索、问答、摘要及推理等功能,RAG 已成为这些...