这个例子仅仅展示了indexing 阶段上下文窗口限制所导致的问题,除此之外,Rerank+RAG 还会造成Chunks 之间没有关联,忽略文档结构关系等问题。 图4 Rerank+RAG 的问题 基于以上的问题,我们提出了一个使用知识图谱来增强 RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型的解决方案。这个方案能够有效解决 RAG 的问题,提升模型的回答...
通过增加相关性测试预算,LazyGraphRAG能够顺利提高答案质量,成为对RAG方法进行基准测试的宝贵工具。 然而,实体、关系和社区摘要的GraphRAG数据索引在问答之外也具有重要价值,例如用于报告阅读和共享。因此,结合GraphRAG的数据索引和LazyGraphRAG的搜索机制,可能会获得更佳的结果。未来,旨在支持类似LazyGraphRAG搜索机制的新型...
仅花费1.4元GPT平替方案-GraphRAG知识图谱neo4j可视化呈现,构建近2万字文本知识图谱 1.2万 1 29:31 App 【GraphRAG+Ollama】本地开源大模型llama3.1与qwen2构建+检索全流程实操对比评测,打造基于知识图谱的本地知识库,本地搜索、全局搜索二合一 373 0 15:54 App 微软AutoGen开源框架Magentic-One CLI,高层次规...
GraphRAG通过以下方式有效解决了上述痛点: 高效编码机制:GraphRAG采用先进的图形编码技术,能够实现对大规模图谱数据的高效压缩和存储,从而降低索引构建成本。 优化查询算法:通过专门针对图形数据设计的查询算法,GraphRAG能够在复杂关系网络中实现快速路径搜索和模式匹配,显著提高查询效率和准确性。 动态索引更新:GraphRAG支持...
基于OpenSPG引擎的开源RAG框架:KAG,它解决了向量相似度与知识推理相关性差距大、对知识逻辑不敏感的问题,使AI在专业知识场景中更加落地 通过知识图谱增强、知识图谱和原文的互索引、混合推理引擎、知识对齐四个机制来提升RAG的专业能力#人工智能 99 4 131 11 举报发布时间:2024-10-29 08:36 全部评论 大家都在搜...
微软开源的 GraphRAG 技术介绍 | 引入 GraphRAG:通过构建知识图谱和社区层次结构,GraphRAG 改进了检索增强生成 (RAG) 技术,大幅提升了复杂推理和大数据集理解的问答性能。 与传统 RAG 方法相比,GraphRAG 在连接离散信息点、提供新见解和全面理解大数据集方面表现出色。 查询过程:GraphRAG 为不同类型的问题使用全局和...
本期视频: KAG知识增强生成开发模式高阶开发指南,比RAG更强大的检索和推理框架,自定义schema、构建索引、求解推理、知识图谱可视化、GPT大模型、国产大模型、Ollama本地开源大模型 本次分享主要内容: 着重为大家演示开发者模式开发测试流程,自定义schema、构建索引(自定义prompt)、检索(自定义prompt),支持GPT大模型、...
简介:本文深入探讨GraphRAG技术,分析其在构建高效知识图谱索引与查询引擎方面的关键作用,通过案例说明和领域前瞻,展现GraphRAG的应用潜力与未来发展趋势。 知识图谱作为一种重要的数据组织形式,已广泛应用于智能问答、推荐系统等多个领域。然而,随着知识图谱规模的扩大,如何高效地进行索引与查询成为了一大技术难题。GraphRAG...
一、GraphRAG技术概述 GraphRAG(Graph Random Access Generator)技术是一种专为知识图谱设计的高效索引与查询引擎。它利用图数据的结构特性,实现了对知识图谱中实体和关系的快速访问与查询。其核心思想在于通过建立合适的索引结构,将复杂的图数据查询转化为高效的索引查找,从而大幅提升查询性能。 二、GraphRAG技术的核心优...
GraphRAG技术解析 GraphRAG技术通过引入一系列创新性的方法和技术手段,有效地解决了上述痛点问题。首先,GraphRAG采用了一种高效的图索引构建方法,能够迅速地对大规模知识图谱进行索引构建。该方法充分利用了知识图谱的图结构特征,通过合理的节点和边划分策略,实现了对知识的快速定位和访问。其次,GraphRAG设计了一种优化的...