如果借用 VectorRAG 的思想,通过图数据库来实现检索增强的话就演变出了 GraphRAG 架构,整体流程和 VectorRAG 并无差异,只是新知识的存储和检索都用知识图谱来实现,解决 VectorRAG 对抽象关系理解较弱的问题。 借助一些AI脚手架工具可以很容易地实现 GraphRAG,以下是用LlamaIndex和图数据库 NebulaGraph 实现的一个简...
因此,微软提出了结合知识图谱进行 RAG 的新模式,也就是所谓的 GraphRAG。 下图所示,就是简单的一个 GraphRAG 的示意图,它在原来向量检索的基础上,增加了知识图谱召回和多种数据聚合的步骤。 通过知识图谱进行召回数据和生成上下文的步骤,主要如下图所示,有下面三个步骤。首先,通过LLM去抽取用户问题中的实体(人名、...
一、知识图谱比RAG更早出现 知识图谱:知识图谱的概念出现得更早,可以追溯到人工智能的早期发展 RAG:RAG在早期是一种检索数据的框架在transformer模型出现后,性能显著提升,被更多地使用
RAG系统从外部来源检索相关数据,并使用人工智能生成准确且内容丰富的响应。当与知识图谱(实体及其关系的结构化网络)集成时,RAG系统将释放出更大的潜力,实现更深入的理解、推理和准确性。 本文探讨了RAG和知识图谱之间的协同作用,并提供了真实世界的示例、详细的解释和清晰的可视化图表,以展示它们的变革能力。 RAG概念、...
AGI作为AI发展的终极愿景，旨在实现智能系统像人类一样理解和处理复杂情况与任务的能力。在此过程中，AI大模型、Prompt Engineering、Agent智能体、知识库、向量数据库、RAG及知识图谱等技术至关重要。这些技术元素相互协作，推动AI技术持续发展，为实现AGI目标奠定坚实基础。与目前常见的“窄人工智能”（ANI，Artificial ...
本质还是搜索技术,朴素rag要求1 要有比较准确的搜索目标,现在的embending模型还是提取不了太抽象的结构,2 需要目标信息具有局部性,不然rag也没意义了,知识图谱也是google为了做结构化语意推理而引入的,有llm,一大价值还是让知识图谱落地成本巨降,至于他们能否达到新的高度还得再看 ...
这波AI浪潮,很多新词把人都绕晕了,如AI Agent(人工智能代理)、RAG(检索增强生成)、向量知识库、提示词工程、数据提取和解析、自然语言处理(NLP)、知识图谱以及图处理等。本文试图深入探讨这些概念,让大家一下子就能分辨。同时,我试图让他们在AI PaaS(平台即服务)概念框架下整合,便于理解这些异构的概念。
使用RAG:系统从公司的数据库中检索最新的产品信息,并使用它来生成准确的和上下文敏感的答案。 虽然RAG显著提高了人工智能的能力,但没有知识图谱的RAG也存在诸多局限性: 关键字依赖:检索依赖于关键字相似度,这可能会错过细微的含义。 有限的上下文理解:由于缺乏语义结构,RAG很难解释数据点之间的复杂关系。
回答这个问题是考虑采用一种不同的知识管理方法,为RAG所擅长的工作提供补充。微软研究院在今年早些时候发布了一份关于将知识图谱和RAG结合使用的研究报告,其中包括一种名为GraphRAG的技术。 知识图谱将数据点表示为“节点”和“边”,而不是将数据存储在传统搜索的行和列中,也不是作为向量搜索的嵌入。节点将是一个...
全面超越GraphRAG,速度更快,效果更好,落地部署更方便。从原理、本地Qwen2.5-3B模型部署到源码解读,带你全流程解析LightRAG 1.9万 12 6:10 App GraphRAG:很好,但很贵! 1.3万 136 3:31 App 如何从零构建知识图谱?三分钟带你快速了解知识图谱的架构与逻辑! 3.7万 26 9:15 App 通过《西游记》人物关系图谱,认...