一旦 RAG 系统确定了与该特定用户最相关的数据,它还可以确保该用户确实拥有访问该数据的权限。 3.一个用例 用医学领域的一个例子来进一步阐述RAG系统中如何应用知识图谱。示例问题如下: “阿尔茨海默病治疗的最新研究是什么?” 然后可以采取以下步骤,以知识图谱增强RAG 系统。我们不认为每个 RAG 系统都必须需要以下所...
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...
常见的方法是将知识K和查询Q成对地提供给LLMs，形成P={K,Q}，用于RAG应用，我们说到的GraphRAG系列就是这类，一般来说，常见的方案，包括三种，一种是Vanilla，直接提示模型生成答案；一种是Chain of Thought（CoT），通过生成更全面和详细的解释来提高答案的可靠性；也或者是基于外部文本知识进行修正，如Self-C...
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...
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框架中的检索器主要有三种类型: 基于启发式的检索器:这类检索器使用预定义的规则、领域特定的知识和硬编码的算法来提取相关信息。其优势在于高效且资源消耗较少,特别适用于规则明确且变化不大的场景。例如,基于BFS或DFS的图遍历方法可以在常数时间内执行,且不需要训练数据。
使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉 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。 向量数据库和知识图谱...
在AI大模型的推理基础上，我们采用了多种技术手段来实现真正的AGI（通用人工智能），这些技术包括Prompt、RAG、Agent、知识库、向量数据库和知识图谱等。这些技术各自有其独特的作用和优势，但同时也相互关联，共同推动着AGI的发展。这些技术到底有哪些区别和联系，下图作了横向对比，接下来我们详细剖析下。01 大语言...
使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉 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。 向量数据库和知识图谱...