幻觉是在处理大型语言模型(LLMs)时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本,但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源,如提供事实信息的数据库或知识图谱。 矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作,知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和...
知识图谱更类似于结构化数据存储,而不是仅仅是一个用于各种目的的结构化数据的一般存储,可以利用它在 RAG 系统中战略性地注入人类推理。 1. RAG简介 对于复杂的 RAG 和多跳数据检索的一般场景,如下图所示, 关于RAG的更多信息可以参考《大模型系列——解读RAG》。 使用上图所示的阶段来介绍知识图谱支持的 RAG 过...
本文主要介绍2个工作，一个是RAG分块进展ChunkRAG，LLM驱动的块过滤方法，称为ChunkRAG，通过在块级别评估和过滤检索到的信息来增强RAG系统，该方法利用语义分块将文档划分为连贯的部分，并使用基于LLM的相关性评分来评估每个块与用户查询的对齐情况。另一个是知识图谱与大模型结合用于推荐的工作，KGLA框架，将知识图谱...
检索增强生成(RAG)是一种强大的技术,通过从外部来源检索额外信息(如知识、技能和工具)来增强下游任务的执行。图谱由于其固有的“由边连接的节点”特性,编码了海量的异构和关系信息,使其成为RAG在巨大现实世界应用中的黄金资源。因此,我们最近见证了越来越多的关注点在于将图谱配备给RAG,即GraphRAG。然而,与传统的RAG...
对于语言模型(LLM)幻觉,知识图被证明优于向量数据库。 在使用大型语言模型(llm)时,幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本,但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源,如数据库或知识图谱。 向量数据库...
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。 该技术由微软于2024年7月2日开源,旨在显著提升大型语言模型(LLM)在处理私有数据时的理解和推理能力。 以下是对GraphRAG的详细解析: 一、技术概述 ...
将知识图谱(KG)引入 RAG 系统为解决这一问题提供了新的路径。知识图谱通过结构化的方式呈现实体及其关系,能够在检索过程中提供更为精细的上下文信息。通过利用 KG 的丰富关系性数据,RAG 不仅能够更精准地定位相关知识,还能更好地处理复杂的问答场景,如对比实体间的关系或回答多跳问题。
本月初,微软发布最强 RAG 知识库开源方案 GraphRAG,项目上线即爆火,现在星标量已经达到 10.5 k。 项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag 官方文档:https://microsoft.github.io/graphrag/ 有人表示,它比普通的 RAG 更强大: GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱,在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性...
一、检索增强生成与知识图谱 RAG是一种结合信息检索与文本生成的技术,以提供上下文相关且详细的响应。RAG过程可以分为三个主要阶段: 文档处理和向量化:文档经过处理并使用高级语言模型转换为向量。 嵌入用户查询:用户的查询被转化为可以与文档向量进行比较的向量。