模型self.llm=llm# 初始化嵌入模型self.embeddings=OpenAIEmbedding()defvector_search(self,query):# 在向量数据库中搜索相关文本results=self.vector_db.as_retriever().retrieve(query)print(results)return[result.nodeforresultinresults]defgraph_search(self,query):# 在知识图谱中搜索相关信息results=self.kg.as...
https://arxiv.org/abs/2410.17600,介绍了一种具有全局视角的知识图谱构建RAG框架,包含三个步骤:第一步使用主题建模提取种子实体列表,以指导最终的KG包含最相关的实体;第二步使用LLMs进行候选三元组抽取;第三步融合模块提供了所抽取知识的全局视图,这里才有RAG的影子,包括实体合并、冲突解决和新三元组发现。 注意,...
总之，知识库的存储载体往往是向量数据库，另外在数据存储和检索上，向量数据库以向量空间模型高效存储和检索高维数据，为 AI 大模型和 Agent 智能体提供强有力的数据支持。08 知识图谱 知识图谱是基于实体和关系的图结构数据库，用于表示和管理知识。它采用结构化数据模型存储、管理并显示人类语言知识，通过语义抽取建...
2.1 建立知识库 本文使用 qwen1.5-110B 做 NER,为降低成本使用 silicon clould API,使用的知识库仍然是 OpenMMLab 相关的 9 个算法库。 建立知识库,需要 14M token,单并发 12 小时以上,费用约 50 元。 python3-m huixiangdou.service.kg--build 知识库建立成功后,workdir/kg 目录下有 jsonl 格式的节点和关...
今天围绕RAG,介绍2个工作,一个是RAG与知识图谱结合:全局视角的知识图谱构建RAG框架Graphusion,重点看看其使用RAG做推理补全;一个是长文本RAG:LongRAG双视角检索增强生成范式,可以看看其分阶段的思路和prompt的设计。 一、RAG与知识图谱结合:全局视角的知识图谱构建RAG框架Graphusion ...
随着人工智能和大数据技术的发展,知识图谱已成为许多企业和研究机构组织、管理和检索海量数据的核心工具。为了提升知识图谱在复杂场景中的应用效果,检索增强生成(RAG)技术应运而生。RAG结合了信息检索与生成模型的优势,为知识图谱的构建和应用提供了新的可能性。本文将重点探讨RAG技术在Neo4j知识图谱中的应用探索。 2. ...
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。
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...
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。
一、知识图谱 知识图谱表示了任意两个实体之间的关系,在这个结构中,节点表示着诸如人、地点或事件之类的实体,而边表示这些实体之间的连接。知识图谱还包含了第三个元素,通常被称为谓词或边缘标签,它阐明了关系的性质。 知识图谱就像智能网络一样,显示了现实世界中的事物是如何连接的。它存储在图形数据库中,并可视化...