在问答页面,用户可选择多种检索功能增强回答质量,包括知识图谱检索、互联网检索和学习资料检索。选择知识图谱检索后,系统会从知识库中提取相关信息;启用互联网检索功能则调用Bing搜索API获取最新网络资源;而学习资料检索则为用户匹配相关题目和教学视频,提供全面的学习支持。 编辑 系统已实现聊天记录功能,所有用户对话内容均存储在MySQL数据库中,确保信
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。
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Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强 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。 Graph RAG 在第一...
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://github.com/zc277584121/graphrag.git 这里安装 GraphRAG...
与不像基础型RAG那样使用向量数据库来检索语义相似的文本不同,GraphRAG通过加入知识图谱(KGs)来提升RAG的功能。知识图谱是一种能够存储和链接基于关系的相关或不相关数据的数据结构。它们根据数据之间的关系进行存储和链接。 一般情况下,一个GraphRAG流程通常包含这两个步骤:索引和查询。
「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，...
GraphRAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)是一种将知识图谱与检索增强生成(RAG)相结合的技术。其核心思想是在传统的基于向量检索的 RAG 系统中加入图结构的信息,以便更好地捕捉文本中隐含的实体关系和上下文联系,从而生成更准确、丰富且可解释的回答。
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。
最新数据显示，LLM（大语言模型）与RAG（检索增强生成）技术结合的方案，正在彻底改变企业客服行业的运作方式。它背后的商业逻辑是什么？效率提升的是否会让“人工客服”这个职业面临淘汰的危机？围绕这场技术革新，我们会发现一个更大的故事，甚至可能影响每一个普通人的工作和生活。让我们从两个截然不同的观点说起。...