1.3 知识图谱RAG与Base RAG区别 知识图谱 RAG 使用图形结构来表示和存储信息,从而捕获实体之间的复杂关系,而Base RAG 通常使用矢量化文本数据。 知识图谱 RAG 通过图遍历和子图搜索来检索信息,而Base RAG 依赖于向量相似性搜索。 知识图谱 RAG 可以更好地理解实体之间的关系和层次结构,从而提供更丰富的上下文,而Base...
进一步的实验表明,GraphRAG 在多跳推理和复杂信息总结方面表现卓越,在全面性和多样性上均超越了基础 RAG。全面性体现在答案对问题各个方面的覆盖程度,多样性则表现在答案所提供的视角和见解的丰富多样。 四、GraphRAG 与 Milvus 向量数据库的结合实现 GraphRAG 借助知识图谱增强 RAG 应用的同时,也依赖向量数据库来...
partition_num=1,replica_factor=1);%%ngqlUSEphillies_rag;CREATETAGIFNOTEXISTSentity(name string);CREATEEDGEIFNOTEXISTSrelationship(relationship string);%ngqlCREATETAG
3)偏见和公平性:与其他机器学习模型类似,RAG系统可能会因为检索数据集中存在的偏见而表现出偏见。基于检索的模型可能会放大检索知识中的有害偏见,导致生成的输出带有偏见。开发用于检索和生成的偏见缓解技术是一个持续的挑战。 4)连贯性:RAG模型经常在将检索到的知识整合到连贯、上下文相关的文本中遇到困难。检索段落...
在Neo4j中,RAG技术可以通过API与其查询引擎无缝集成,利用RAG的检索功能从图数据库中提取节点和边,并通过生成模型优化回答的准确性。开发者可以将RAG与Neo4j的原生查询语言Cypher结合,实现自然语言到图查询的自动化转换。 4.2 实际应用案例 某金融机构通过将RAG与Neo4j知识图谱结合,构建了一个智能风控系统。该系统能够从客...
「Graph RAG」是由悦数图数据率先提出的概念，它是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM（Large Language Model）进行检索增强。在之前 和 Llama Index 的直播研讨会 中我们提到，图数据库凭借图形格式组织和连接信息的方式，...
GraphRAG 的解决方案: 首先用 LLM 理解文档内容,构建实体关系图 创建完整的实体和关系网络,例如: X → 完成了 → 成就1 X → 完成了 → 成就2 …以此类推 检索时可以通过图遍历获取所有相关context 能够提供更连贯和完整的答案 GraphRAG 的优势:
与不像基础型RAG那样使用向量数据库来检索语义相似的文本不同,GraphRAG通过加入知识图谱(KGs)来提升RAG的功能。知识图谱是一种能够存储和链接基于关系的相关或不相关数据的数据结构。它们根据数据之间的关系进行存储和链接。 一般情况下,一个GraphRAG流程通常包含这两个步骤:索引和查询。
最近在想,很有趣的是,大家做了那么多,没有一个完美方案,总结的来说:监督微调计算成本高且容易过拟合;上下文学习(ICL)依赖于手工模板,效率低且难以处理长上下文;检索增强生成(RAG)依赖于检索文档的质量和相关性,计算成本高;知识图谱(KG)方法需要大量手动构建和维护,扩展性差。
对于每对实体,选择最佳的关系,确保最终的知识图谱中的关系是准确和一致的。 最后,融合RAG的新三元组推断: 除了合并和解决冲突外,Graphusion还可以从检索到的内容中推断出新的三元组,这些新三元组补充了原始提取的三元组,进一步丰富知识图谱的内容。 这一步也通过prompt实现: ...