人们经常说,知识图谱是一种接近模仿人类大脑思维方式的方法。 图形数据库/知识图谱已经存在了一段时间,但它的历史应用一直很小众。从历史上看,知识图谱的应用主要类似于数据字典——一种在不同数据孤岛的不同术语之间强制执行语义结构的方法,并统一数据集以揭示隐藏的关系。例如,能够将一个数据库中的“user_id”与...
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。
微软提出的 GraphRAG 利用 LLM 根据输入的文本库创建一个知识图谱。这个图谱结合社区摘要和图机器学习的输出，在查询时增强提示。GraphRAG 在回答上述两类问题时显示出显著的改进，展现了在处理私有数据集上超越以往方法的性能。不过，随着大家对 GraphRAG 的深入了解，他们发现其原理和内容真的让人很难理解。近日，...
这在功能上类似于CoT过程,其中外部信息存储在知识图谱中,以帮助确定下一步的调查。 基本上是一次又一次的运行数据块提取,检索提取的信息,并存储在一个知识图谱中,以强制连接来揭示关系。建立关系并将信息保存在知识图谱中之后,再次使用从知识图谱中提取的完整上下文运行查询。如果上下文不足,请再次将提取的答案保存在...
如果你理解上面几张图片,那么你也许能看出来可以如何查询其底层的知识图谱数据(存储在图谱数据库中),并将其用作 RAG 工作流程的一部分。也就是 GraphRAG。 两种呈现知识的形式:向量和图谱 典型RAG 的核心是向量搜索,也就是根据输入的文本块从候选的书面材料中找到并返回概念相似的文本。这种自动化很好用,基本的搜...
## 四、GraphRAG 与 Milvus 向量数据库的结合实现 GraphRAG 借助知识图谱增强 RAG 应用的同时,也依赖向量数据库来检索相关实体。下面我们以使用 Milvus 向量数据库为例,介绍 GraphRAG 的实现过程。 ### (一)准备工作在运行代码前,需要安装以下依赖: ``` pip install --upgrade pymilvus pip install git+https...
解决这些限制的一种方法是将 RAG 与知识图谱(KG)相结合。 在本文中,我们将解释 Graph RAG (GRAG)如何通过使用知识图谱来提供更准确和上下文更丰富的答案,从而增强传统的RAG方法。 这不要与其他(互补)方法混淆,其中 LLM 用于提取结构化信息以构建知识图谱(也称为“Gra...
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,...
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，通过语义抽取建立实体间的关系形成树状结构。实体如人、地点、组织等具有属性和关系，这些关系连接不同实体。知识图谱揭示知识领域动态发展规律，为学科研究提供参考。在医疗领域，知识图谱支持临床诊疗、数据...