如果借用 VectorRAG 的思想,通过图数据库来实现检索增强的话就演变出了 GraphRAG 架构,整体流程和 VectorRAG 并无差异,只是新知识的存储和检索都用知识图谱来实现,解决 VectorRAG 对抽象关系理解较弱的问题。 借助一些AI脚手架工具可以很容易地实现 GraphRAG,以下是用LlamaIndex和图数据库 NebulaGraph 实现的一个简...
RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术是一种结合检索与生成能力的知识增强方案，专门用于应对复杂多变的信息查询和生成挑战。在当前大模型时代的背景下，RAG技术巧妙地集成了外部数据源，如本地知识库或企业信息库，为AI大模型赋予了更加强大的检索和生成能力。通过这种方法，RAG技术显著提升了信息查询和生成的品质，...
因此,微软提出了结合知识图谱进行 RAG 的新模式,也就是所谓的 GraphRAG。 下图所示,就是简单的一个 GraphRAG 的示意图,它在原来向量检索的基础上,增加了知识图谱召回和多种数据聚合的步骤。 通过知识图谱进行召回数据和生成上下文的步骤,主要如下图所示,有下面三个步骤。首先,通过LLM去抽取用户问题中的实体(人名、...
增强型RAG的回应:“我推荐Bella Pasta。它供应正宗的意大利菜,有4.8颗星的评级,距离酒店只有2英里。人们最喜欢他们的意大利宽面!” 传统的RAG工作流:用户查询依次通过检索和生成模块。 带有知识图的增强型RAG工作流:用户查询首先与知识图谱交互以丰富上下文,然后再进行检索和生成。 现实用例 用例1:职业推荐系统 场景:...
知识图谱和RAG的差别,你知道吗? 一、知识图谱比RAG更早出现 知识图谱:知识图谱的概念出现得更早,可以追溯到人工智能的早期发展 RAG:RAG在早期是一种检索数据的框架在transformer模型出现后,性能显著提升,被更多地使用
本质还是搜索技术,朴素rag要求1 要有比较准确的搜索目标,现在的embending模型还是提取不了太抽象的结构,2 需要目标信息具有局部性,不然rag也没意义了,知识图谱也是google为了做结构化语意推理而引入的,有llm,一大价值还是让知识图谱落地成本巨降,至于他们能否达到新的高度还得再看 ...
RAG和知识图谱集成可以释放出更大的潜力,实现更深入的理解、推理和准确性。 在当今信息驱动的时代,数据是企业、研究人员和个人的重要资源。然而,这些数据通常分散在跨系统的孤岛中,它们是非结构化的,并且无法进行有效的分析。挑战不仅在于拥有大量数据,还在于以有意义的方式理解这些数据。
全面超越GraphRAG,速度更快,效果更好,落地部署更方便。从原理、本地Qwen2.5-3B模型部署到源码解读,带你全流程解析LightRAG 1.9万 12 6:10 App GraphRAG:很好,但很贵! 1.3万 136 3:31 App 如何从零构建知识图谱?三分钟带你快速了解知识图谱的架构与逻辑! 3.7万 26 9:15 App 通过《西游记》人物关系图谱,认...
这波AI浪潮,很多新词把人都绕晕了,如AI Agent(人工智能代理)、RAG(检索增强生成)、向量知识库、提示词工程、数据提取和解析、自然语言处理(NLP)、知识图谱以及图处理等。本文试图深入探讨这些概念,让大家一下子就能分辨。同时,我试图让他们在AI PaaS(平台即服务)概念框架下整合,便于理解这些异构的概念。