基于语义推理的知识对齐(knowledge alignment with semantic reasoning)。 模型能力增强(model capability enhancement)。 HybridRAG(VectorRAG+GraphRAG) HybridRAG: Integrating Knowledge Graphs and Vector Retrieval Augmented Generation for Efficient Information Extraction HybridRAG|传统RAG集成GraphRAG的初步方案 HybridRAG...
GraphRAG(Graph-based Retrieval-Augmented Generation)是检索增强生成(RAG)技术的升级版本,通过将知识图谱(Knowledge Graph)与大型语言模型(LLM)结合,解决了传统RAG在处理复杂查询、多跳推理和跨文档语义关联上的局限。其核心目标是通过结构化的知识图谱表示,捕捉数据中实体、关系及全局语义,从而提升LLM对私有或未训练数据...
《Graphusion: A RAG Framework for Knowledge Graph Construction with a Global Perspective》。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...
领英近期的论文《Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering》就是一个出色的范例，其中描述了 GraphRAG 对其客户服务应用的影响。GraphRAG 提升了其客户服务答案的正确性和丰富度，也因此让答案更加有用，还让其客户服务团队解决每个问题的时间中位数降低了 28.6%。Ne...
TableofContents)(file_path,is,pathof)(file_path,is,/content/Documents/Employee-Stock-Option-Plans-ESOP-Best-Practices-2.pdf)(ESOP,is,partof)(ESOP,is,Intro to Options Plans)...省略部分内容,感兴趣的可以直接查看原文:https://medium.aiplanet.com/implement-rag-with-knowledge-graph-and-llama-...
和其他向量数据库类似，BuiltinKnowledgeGraph同样实现了IndexStoreBase的相似性查询接口。asyncdefasimilar_search_with_scores( self, text, topk, score_threshold: float, filters: Optional[MetadataFilters] = None,) -> List[Chunk]:"""Search neighbours on knowledge graph."""ifnot filters:...
GraphRAG工作的第一步,是将输入的文档集合,按一定的策略拆分成一个一个chunks,然后解析每个chunks,将chunk中所关注的实体(entity)和关系(relation)解析出来,以此构建知识图谱。 那问题来了,GraphRAG是如何抽取文本中的实体及其间的关系,是像以前NLP任务那样,通过标注文本词性的方式,来训练一个LSTM/GRU网络来实现吗?
让我们把视线转回 2012 年,那时候谷歌推出了自己的第二代搜索引擎,并发布了一篇标志性的博客文章《Introducing the Knowledge Graph: things, not strings》。他们发现,如果在执行各种字符串处理之外再使用知识图谱来组织所有网页中用字符串表示的事物,那么有可能为搜索带来飞跃式的提升。
随着 引入LLMGraphTransformer,生成知识图谱的过程现在应该更加流畅且更容易访问,让任何希望利用知识图提供的深度和上下文来增强 RAG 应用程序的人变得更加容易。这只是一个开始,我们计划了很多改进。 该代码可在GitHub上获取。 原文链接:https://medium.com/neo4j/enhancing-the-accuracy-of-rag-applications-with-knowle...
💡2024年4月26日,Linkedin领英发表了非常有趣的论文('Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering'),将RAG与知识图谱相结合以提高检索准确性和回答质量。 🍊摘要: 在客户服务技术支持中,迅速准确地检索相关的过往问题对于高效解决客户咨询至关重要。传统的检索方法在...