比如 Lettria 的 Charles Borderie 就给出了一个「仅向量」与「向量 + GraphRAG」方法的对比示例；其中 GraphRAG 依托于一个基于 LLM 的文本到图谱工作流程，将 10,000 篇金融文章整理成了一个知识图谱：仅检索器方法与图检索器方法的对比可以看到，相比于使用普通 RAG，使用 GraphRAG 不仅能提升答案的质量，并...
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是微软提出的一种结合知识图谱的增强检索生成框架,旨在改进传统 RAG的局限性。其核心思想是通过构建结构化知识图谱,对文档内容进行全局语义建模,从而提升大语言模型(LLM)在复杂问题中的推理能力和回答准确性。 与传统RAG依赖非结构化文本的向量检索不同,GraphRAG通过图...
（图：混合检索的Graph RAG）6.2 检索生成阶段Graph RAG的检索生成阶段主要目标便是从知识图谱上召回高质量上下文，值得继续探索的有以下方向：图语言微调：使用自然语言在知识图谱上做召回，除了基本的关键词搜索方式，还可以尝试使用图查询语言微调模型，直接将自然语言翻译为图查询语句，这里需要结合图谱的元数据以获得...
在GraphRAG的实现中,首先会进行索引构建阶段,其中包含多个步骤:从原始文本中提取实体和关系、进行文本切分、生成实体的嵌入(embedding),并使用图机器学习算法进行聚类,进而构建一个基于实体、关系和社区报告的知识图谱。具体来说,GraphRAG通过分割文本为多个单元(如句子或段落),利用大语言模型(如GPT)进行实体识别和关系挖...
一、十七个传统RAG框架 传统的RAG框架，指的是集chunk切分、向量化、存储、检索、生成等几个阶段于一体的RAG框架，其核心在于其中的不同策略适应，如文档处理、检索策略等，代表性的如RAGFlow(深度文档理解)，也包括QAnything（重排rerank引入），也包括可高度配置的Dify等，大致雷同，下面归置17个：1、AnythingLLM，...
总体而言,GraphRAG 通过集成知识图谱技术来更好地检索信息、推理和生成上下文,从而提供了一种全面的方法来解决 RAG 的局限性,从而提高了生成的响应的准确性和相关性。 GraphRAG 架构 有4 个模块用于执行 GraphRAG :查询重写、增强、检索和语义搜索、相似性搜索。
7月 2 日,微软开源了 GraphRAG,一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法,可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。在 GitHub 上推出后,该项目快速获得了 2700 颗 star! 开源地址:https://github.com/microsoft/graphrag 通过LLM 构建知识图谱结合图机器学习,GraphRAG 极大增强 LLM 在处理私有数据时的性能,同时具...
Graph RAG 在第一篇关于上下文学习的博客中我们介绍过,RAG(Retrieval Argumented Generation)这种基于特定任务/问题的文档检索范式中,我们通常先收集必要的上下文,然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习(in-context learning),来合成任务的答案。 借助LLM 这个只需要”说话“就可以灵活处理复杂问题的感知层,只需...
近来NebulaGraph 社区在LLM+ Graph 和 Graph RAG 领域进行了深入的探索和分享。在 LlamaIndex 和 LangChain 中,NebulaGraph 引入了一系列知识图谱和图存储工具,支持编排、图谱与大模型间的交互。之前,NebulaGraph 布道师古思为作为这项工作的主要贡献者已向大家详细介绍了如何构建图谱、Text2Cypher、GraphRAG、GraphInd...
总体而言,GraphRAG 通过集成知识图谱技术来更好地检索信息、推理和生成上下文,从而提供了一种全面的方法来解决 RAG 的局限性,从而提高了生成的响应的准确性和相关性。 GraphRAG 架构 有4 个模块用于执行 GraphRAG :查询重写、增强、检索和语义搜索、相似性搜索。