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...
如何把RAG和知识图谱结合, 视频播放量 1.6万播放、弹幕量 16、点赞数 384、投硬币枚数 182、收藏人数 795、转发人数 138, 视频作者 AI老兵文哲, 作者简介 AI老兵文哲-技术科普,相关视频:知识图谱实战:构建红楼梦知识图谱,【知识图谱】——实现流程讲解(完结)从数据收
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 ...
结合图神经网络等技术,直接处理图结构数据。 研究方向:开发能够理解和处理图结构的大模型架构。 4 总结 将知识图谱融入 RAG 流程可以显著提升信息检索的质量和全面性。通过问题扩充、子图检索、图到文本转换和信息整合等步骤,我们可以更好地利用结构化知识来增强大模型的问答能力。然而,这一过程仍面临诸如知识图谱构建...
核心代码讲解(一),基于知识图谱、大模型、rag的李白项目 2781 -- 3:23 App 利用大模型rag技术,自动化生成ppt 7018 -- 14:00 App 知识图谱和大语言模型结合,读论文,找思路。 1728 -- 24:54 App GraphRag相关的论文(Think On Graph)继续详细解读(一) 1.9万 7 22:42 App 基于知识图谱、大模型、RAG检...
GPT - 4o mini与GraphRAG结合: GPT - 4o mini特点:对标GPT - 3.5 Turbo,比3.5 Turbo便宜60%,中文输出能力尚可,但推理与逻辑思考能力不及GPT - 4o或Claude 3.5 Sonnet,应放在工作流合适位置物尽其用。 结合效果:安装GraphRAG后,使用GPT - 4o mini构建图谱化知识库并进行查询,结果显示有来源片段信息,但仍...
•使用纯LLM并依赖它们的内部知识•通过结合向量搜索和知识图谱中的上下文增强LLM的额外信息RAG应用背后的思想是在查询时为LLM提供额外的上下文,以回答用户的问题。 1.当用户向支持代理提出问题时,问题首先通过嵌入模型计算其向量表示。2.下一步是通过比较用户问题的嵌入值与数据库中文档的余弦相似度来找到数据库中...
GNN和RAG在KGQA中的积分是前向的重要一步,但它回避了一个关键问题:确保人工智能系统的透明度和可解释性。神经网络的复杂性,尤其是在执行多跳推理任务时,通常会导致决策过程不透明。这种不透明性破坏了信任,在KGQA中,用户寻求明确、合理的回应是不可谈判的。为了缓解这种情况,开发人员必须将可解释性嵌入到这些系统中...
RAG和知识图谱相结合优缺点?#小工蚁#RAG#知识图谱 76 1 44 10 发布时间:2024-12-02 18:18 小工蚁 粉丝4.3万获赞23.2万 热榜推荐 这么可爱的石矶娘娘,能有什么坏心眼呢 #手作diy #哪吒之魔童闹海 #冰箱贴diy 1.4万考拉做个东西 分享一些收到会开心到爆的情人节礼物!!#情侣礼物#马克图布#我们俩 #双鱼天...
本项目设计了一个基于 RAG 与大模型技术的医疗问答系统,利用 DiseaseKG 数据集与 Neo4j 构建知识图谱,结合 BERT 的命名实体识别和 34b 大模型的意图识别,通过精确的知识检索和问答生成,提升系统在医疗咨询中的性能,解决大模型在医疗领域应用的可靠性问题。 RAG技术: 本项目采用知识图谱实现RAG,如果您想用向量数据库...