我们希望向大家分享一下：引入知识图谱技术后，传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化，如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。二、传统RAG 首先回顾一下传统RAG的核心链路。（图：基于Vector的RAG链路）传统RAG的核心链...
driver = GraphDatabase.driver(URI, auth=AUTH) 确保已设置 OpenAI API 密钥: import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..." Neo4j GraphRAG包提供了适用于不同检索策略的多种检索器类(参见文档:https://neo4j.com/docs/neo4j-graphrag-python/current/)。在这里,这里使用VectorRetriever类: from ...
FalkorDB is a graph database optimized for GraphRAG, delivering accurate, relevant AI/ML results with reduced hallucinations and enhanced performance.
GraphRAG 中,实体和关系以图的形式存储在图数据库(graph database) 中, 作为 RAG pipeline 的一部分。 2. 知识的两种表示方法:Vectors & Graphs 从人的视角,向量的视角,以及 Graph 的视角,来看一个“苹果: 人对“苹果”的理解是复杂的,并非仅从字面捕捉。我们的大脑会为这个苹果赋予想象,从而产生一种果香诱...
--quiet neo4j导入我们需要的库：import pandas as pdfrom neo4j import GraphDatabaseimport time设置我们的 Neo4j 图库地址，账户密码，以及要导入的数据库名字：NEO4J_URI="bolt://***:7687"NEO4J_USERNAME="neo***"NEO4J_PASSWORD="***"NEO4J_DATABASE="***"driver = GraphDatabase.driver(NEO4J_URI, au...
简介:引入知识图谱技术后,传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化,如何兼容RAG中的向量数据库(Vector Database)和图数据库(Graph Database)基座,以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。 作者:范志东 检索增强生成(RAG:Retrieval Augmented Generation)技术旨在把信息检索与大模型结合,以缓解大模型推理“幻...
首先,什么是GraphRAG?GraphRAG是一种通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成的方式,关键概念是节点和关系。 ▲知识图谱与向量数据库集成 知识图谱与向量数据库集成是GraphRAG 架构之一:这种方法利用知识图谱和向量数据库来收集相关信息。知识图谱的构建方式可以捕获向量块之间的关系,包括文档层次结构。知识图谱在...
【GitHub】:https://github.com/tomasonjo/blogs/blob/master/llm/enhancing_rag_with_graph.ipynb Neo4j环境设置 需要设置一个Neo4j实例,请按照本文章中的示例操作。最简单的方法是在Neo4j Aura(https://neo4j.com/cloud/platform/aura-graph-database/)上启动一个免费实例,它提供Neo4j数据库的云实例。或者,也可...
MENTIONS]->(t) RETURN s,r,t LIMIT 50"defshowGraphDetail(cypher:str= default_cypher):# create a neo4j session to run queries driver =GraphDatabase.driver( uri = os.environ["NEO4J_URI"], auth =(os.environ["NEO4J_USERNAME"], os.environ["NEO4J_PASSWORD"])) session = dr...
return_snippet = "RETURN '#title ' + a.title + '\n#date ' + toString(a.date) + '\n#text ' + c.text AS output"complete_query = ( base_query + " AND ".join(where_queries) + vector_snippet + return_snippet)# 从数据库检索信息data = graph.query(complete_query, params)print(...