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...
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...
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...
related entities. Given a question, each community summary is used to generate a partial response, before all partial responses are again summarized in a final response to the user. For a class of global sensemaking questions over datasets in the 1 million token range, we show that Graph RAG ...
GraphRAG: A new approach for discovery using complex information 源码解读 - 微软GraphRAG框架 通过RAG技术可以使LLM准确回答从未见过的内容。目前大多数 RAG 方法都使用向量相似度作为搜索技术。GraphRAG是微软提出来的RAG+graph框架,使用 LLM 生成的知识图谱,在对复杂信息进行文档分析时显著提高问答性能。
参阅文档:《Microsoft’s GraphRAG + AutoGen + Ollama + Chainlit = Local & Free Multi-Agent RAG Superbot》,源码:Autogen_GraphRAG_Ollama。 其它相关内容及代码请参阅前文《微软GraphRAG测试》,本篇不再重复。 1、建立测试项目。 拷贝要建立知识图谱的txt文件进input目录。
英智AI教学助手是融合了LLM大语言模型技术、GraphRAG知识图谱增强技术、Prompt提示词工程技术等最前沿人工智能技术的教育培训行业场景化解决方案。 AI辅助备课 在传统的备课过程中,教师需要花费大量时间编写教案、设计课堂活动和搜集教学资源。 英智AI教学助手,通过分析海量的教学资源和数据,教师只需输入教学目标和学情要求...
GraphRAG内置了一套完整的 pipeline,在 indexing 阶段,主要流程如下: 基于原始文本提取实体、关系和 claims (实体与其他实体之间关系的具体描述)。 对实体进行 community detection (社区检测,可以简单理解为聚类)。 在多个粒度级别生成 community summaries 和 community reports (比 summaries 更详细)。
GraphRAG就是将图和传统的RAG结合了起来。 构造知识图谱 图是由节点和边组成的,节点可以表示各种实体,边表示实体之间的关系。 GraphRAG的核心就是构造知识图谱,可以通过GPT4或者使用像llamaindex(KnowledgeGraphIndex)这样的库构造知识图谱。 将公司运营文档构造成知识图谱: ...
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。