当GPU显存不够时,LLM和Embedding模型的调用可能会超时,在GraphRAG进行实体抽取时会引起APITimeoutError(在~/output/xxxxx/reports/indexing-engine.log中可以看到,与logs.json中的错误输出是一致的,但是格式更易阅读): The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent ...
graphrag 是 GraphRAG 项目的核心包,包含了所有的关键代码逻辑。下面有几个重要的子目录,每个目录负责不同的功能模块: config 目录:存储 GraphRAG 配置后的对象,在 GraphRAG 启动时,会读取配置文件,并将配置解析为 config 目录下的各种对象; index 目录:核心包,所有索引相关的核心逻辑; query 目录:核心包,查询相...
GraphRAG 也需要对所有文档进行处理,但不是通过切词构建倒排索引,而是使用 LLM 基于特殊 prompt 处理,提取实体和关系,构建知识图谱。构建知识图谱的目的,并不仅仅是为了在进行 RAG 推理时增加 LLM 上下文的关联关系,而是为了进行多层的聚类,为更好地回答用户的 QFS 问题准备中间数据。 GraphRAG 内置了一套完整的 pip...
Graph RAG 是对流行的 RAG 方法的增强。 Graph RAG 包括一个图形数据库,作为发送到 LLM 的上下文信息的来源。向LLM提供从较大尺寸文档中提取的文本块可能会缺乏必要的上下文、事实正确性和语言准确性,而LLM无法深入理解收到的文本块。与向 LLM 发送纯文本文档块不同,Graph RAG 还可以向 LLM 提供结构化实体信息,...
一个简单的 Graph RAG 可以如下去简单实现: 使用LLM(或其他)模型从问题中提取关键实体 根据这些实体检索子图,深入到一定的深度(例如,2) 利用获得的上下文利用 LLM 产生答案。 对应的伪代码可能是这样: # 伪代码 def _get_key_entities(query_str, llm=None ,with_llm=True): ... return _expand_synonyms(...
LLM + GraphRAG技术,赋能教育培训行业数字化创新 随着人工智能大模型时代的到来,LLM大语言模型、RAG增强检索、Graph知识图谱、Prompt提示词工程等技术的发展日新月异,也让各行各业更加期待技术带来的产业变革。 比如,教育培训行业,教师数量相对有限、学生个体差异较大,如何用有限的教学资源来满足大量的学习需求、并且要...
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。
前文提到,GraphRAG与 RAPTOR 类似,需要预先对文档进行处理,进行分层聚类和总结,在 Query 时使用构建出的数据放入 LLM 上下文进行推理。GraphRAG可以分为 Indexing 和 Query 两个部分。 2.1 Indexing 2.1.1 基本流程 类似于基于倒排算法的搜索引擎,搜索引擎需要对所有爬取到的文档进行切词、构建倒排索引,以便后续的关...
RAG的流程是: 1.首先要将文本划分成片段,然后将片段转换成向量存储到向量数据库中备用,这个向量就是这段文本语义信息的数字表示。 2.将用户查询转换成向量。并与所有文本片段向量进行相似度计算,取出top k个片段。 3.将用户查询和k个文本片段组织成特定prompt格式输入到LLM中。
LLMs之GraphRAG:《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》翻译与解读 导读:该论文提出了一种基于图结构的知识图谱增强生成(Graph RAG)方法,用于回答用户针对整个文本集合的全局性质询问,以支持人们对大量数据进行全面理解。