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 RAG 在处理复杂关系方面受到限制。
与仅使用向量数据库检索语义相似文本的基础 RAG 不同,GraphRAG 创新性地融入了知识图谱(KGs)。知识图谱是一种基于数据间关系存储和链接相关或不相关数据的数据结构。 (一)GraphRAG 工作流程之索引阶段 文本单元分割:将整个输入语料库分割成多个文本单元(如段落、句子等逻辑单元)。这样做就像把大蛋糕切成小块,能让我...
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...
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法,这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈,是LLM+ 系列的第三篇,加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章,目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。
「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，...
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: ...
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。
这样在实现层面,就可以变相改阈值,而不用动稠密检索计算代码。即: 先计算 kg_score 重置query 的阈值,即 throttle=throttle_in_config - 0.2*kg_score 继续原有稠密检索过程 这下知识图谱就可以做成开关选项,和老版本特征库完美兼容! 0x04 总结 本文基于知识图谱和稠密检索的混合方案,本质是在稠密检索中给高频词...