知识图谱组件 知识图谱中的基本数据单元 查询图数据库 查询向量数据库 知识图谱的优势 LlamaIndex 嵌入模型 LLM 代码实现 1、安装所有依赖库 2、设置日志 3、导包 4、引入LLM 5、引入embedding 6、装载数据 7、构建知识图谱索引 8、从文档中创建知识图谱 9、构建查询引擎来查询知识图谱 10、可视化表示 11、持久化...
知识图谱更类似于结构化数据存储,而不是仅仅是一个用于各种目的的结构化数据的一般存储,可以利用它在 RAG 系统中战略性地注入人类推理。 1. RAG简介 对于复杂的 RAG 和多跳数据检索的一般场景,如下图所示, 关于RAG的更多信息可以参考《大模型系列——解读RAG》。 使用上图所示的阶段来介绍知识图谱支持的 RAG 过...
本文主要介绍2个工作，一个是RAG分块进展ChunkRAG，LLM驱动的块过滤方法，称为ChunkRAG，通过在块级别评估和过滤检索到的信息来增强RAG系统，该方法利用语义分块将文档划分为连贯的部分，并使用基于LLM的相关性评分来评估每个块与用户查询的对齐情况。另一个是知识图谱与大模型结合用于推荐的工作，KGLA框架，将知识图谱...
检索增强生成(RAG)是一种强大的技术,通过从外部来源检索额外信息(如知识、技能和工具)来增强下游任务的执行。图谱由于其固有的“由边连接的节点”特性,编码了海量的异构和关系信息,使其成为RAG在巨大现实世界应用中的黄金资源。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...
对于语言模型(LLM)幻觉,知识图被证明优于向量数据库。 在使用大型语言模型(llm)时,幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本,但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源,如数据库或知识图谱。 向量数据库...
本文深入探讨了大模型在处理知识图谱时的两种主要策略:微调与RAG。文章分析了两种策略的原理、优势、劣势,并讨论了在不同应用场景下的选择建议。
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 ...
GraphRAG——知识图谱和大模型的强强联合 本期视频主要讲述GraphRAG,首先回顾了传统RAG的实现过程,指出传统RAG实现的两个缺点:(1)无法准确获取实体之间的复杂关系和层次结构(2)只能检索固定数量的、最相关的文本块 在 - 猫猫的成长笔记于20241027发布在抖音,已经
GraphRAG是一种利用知识图谱增强检索增强生成的技术。它通过以下几个步骤来提升大模型的性能: 创建领域图谱和词汇图谱:领域图谱用于表示与特定应用领域相关的世界模型,而词汇图谱则用于表示文本的结构和语义关系。 利用LLM从非结构化数据中提取实体和关系:GraphRAG利用LLM的自然语言理解能力,从非结构化数据中自动提取实体...