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...
这种场景旨在通过结合知识图谱中的结构化数据和输入文档中的非结构化数据,增强大型语言模型(LLM)在查询时的上下文,从而更好地回答涉及输入文档中特定实体的问题。这种方法将即用的图谱数据与非结构化文本结合,基于实体进行推理,利用知识图谱中的结构化数据和输入文档中的非结构化数据,以在查询时为LLM提供与查询相关的实...
结合结构化数据时,模型使用知识图谱提供高质量的上下文信息,缓解模型幻觉。在RAG中利用LLMs生成的文本时,模型将问题分为已知或未知,选择性地应用检索增强,或将LLM生成器用于取代检索器,通过迭代创建与检索增强生成器无界的内存池,使用内存选择器来选择作为原始问题的双重问题...
因此,我们最近见证了越来越多的关注点在于将图谱配备给RAG,即GraphRAG。然而,与传统的RAG不同,后者可以在神经嵌入空间中统一设计检索器、生成器和外部数据源,图谱结构数据的独特性(如格式多样化和领域特定的关系知识)在为不同领域设计GraphRAG时带来了独特且重大的挑战。鉴于其广泛的适用性、相关的设计挑战以及GraphRAG...
二、知识图谱与大模型结合用于推荐 当前的语言代理模拟未能理解用户和物品之间的关系，导致用户画像不准确和推荐效果不佳。之前的工作当中，推荐系统中使用KG表示知识，并通过图神经网络获取图嵌入，然后与用户嵌入结合。然而，这些方法主要应用于问答任务。最近，来自亚马逊的工作《Knowledge Graph Enhanced Language Agents ...
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。 该技术由微软于2024年7月2日开源,旨在显著提升大型语言模型(LLM)在处理私有数据时的理解和推理能力。 以下是对GraphRAG的详细解析: 一、技术概述 ...
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...
大规模知识图谱的突出示例包括 DBpedia – Wikipedia、LinkedIn 和 Facebook 等平台使用的社交网络图谱,或 Google 搜索创建的知识面板。 Google 率先使用知识图谱来更好地了解现实世界的实体及其相互联系。这项创新通过多跳查询等技术显著提高了搜索准确性和高级内容探索。
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型。 该技术由微软于2024年7月2日开源,旨在显著提升大型语言模型(LLM)在处理私有数据时的理解和推理能力。 以下是对GraphRAG的详细解析: 一、技术概述 ...