知识图谱 RAG 使用图形结构来表示和存储信息,从而捕获实体之间的复杂关系,而Base RAG 通常使用矢量化文本数据。 知识图谱 RAG 通过图遍历和子图搜索来检索信息,而Base RAG 依赖于向量相似性搜索。 知识图谱 RAG 可以更好地理解实体之间的关系和层次结构,从而提供更丰富的上下文,而Base RAG 在处理复杂关系方面受到限制。
然而,在面对多跳推理或需要整合不同信息片段的复杂问题时,基础 RAG 就显得力不从心了。 二、GraphRAG 闪亮登场 为应对这些挑战,微软研究院推出了 GraphRAG。与仅使用向量数据库检索语义相似文本的基础 RAG 不同,GraphRAG 创新性地融入了知识图谱(KGs)。知识图谱是一种基于数据间关系存储和链接相关或不相关数据的...
「Graph RAG」是由悦数图数据率先提出的概念，它是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM（Large Language Model）进行检索增强。在之前 和 Llama Index 的直播研讨会 中我们提到，图数据库凭借图形格式组织和连接信息的方式，...
## 一、RAG 技术及其局限检索增强生成(RAG)技术是连接外部数据源以提升大型语言模型输出效果的重要手段。它能让 LLMs 访问私有或特定领域数据,有效缓解幻觉问题,在 AI 聊天机器人、推荐系统等 GenAI 应用中广泛应用。 通常,基础的 RAG 会整合向量数据库和 LLMs。向量数据库负责存储和检索用户查询的上下文信息,LLM...
NebulaGraph7 种查询(关键词、向量、混合检索),Graph RAG 探索知识图谱 1.架构思路 如果你熟悉知识图谱和图数据库NebulaGraph,可以直接跳到 “RAG 具体实现” 章节。如果你不熟悉 NebulaGraph,请继续往下读。 什么是知识图谱(Knowledge Graph,KG) 知识图谱是一种使用图结构的数据模型或拓扑来集成数据的知识库。它是...
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。
本文主要围绕RAG，介绍了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。这两个工作都是prompt-based的，现在看来看去，都是prompt在驱动，没啥太大新意。但跟进前沿，也不错哦...
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...
在Neo4j中,RAG技术可以通过API与其查询引擎无缝集成,利用RAG的检索功能从图数据库中提取节点和边,并通过生成模型优化回答的准确性。开发者可以将RAG与Neo4j的原生查询语言Cypher结合,实现自然语言到图查询的自动化转换。 4.2 实际应用案例 某金融机构通过将RAG与Neo4j知识图谱结合,构建了一个智能风控系统。该系统能够从客...
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。