Self-RAG:利用大模型增强知识图谱的能力 在信息过载的时代,筛选海量数据以提供准确的搜索结果已变得异常艰巨。特别是在面对复杂查询和ChatGPT等前沿技术的高需求时,传统搜索增强技术往往表现不佳。Graph RAG是NebulaGraph提出的… Lexi Lin Python Selenium:网页自动化的利器 彭涛说发表于Pytho...打开知乎App 在
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- day2:构建知识图谱,存到Neo4J - day3:企业批量创建,工程化处理知识数据 - day4:RAG学习,深入学langchain核心 - day5:GraphRAG融合,也就是本篇内容 今天将由浅入深,边实践边学方法论。 下面直接进入干货: 一、向量与相似文本检索 向量在机器学习中,是将对象和概念表示为连续数字(向量嵌入),通过向量空间距...
1.3 知识图谱RAG与Base RAG区别 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...
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...
GraphRAG 使用知识图谱来增强 RAG 应用,并依赖向量数据库来检索相关实体。本节将展示如何实现 GraphRAG、创建 GraphRAG 索引以及通过Milvus向量数据库进行查询。 前提条件 在运行这篇博客中的代码之前,请确保已安装以下依赖库。 命令如下:pip install--upgrade pymilvus从GitHub安装graphrag的命令如下:pip install git+...
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。
「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，...
一、RAG与知识图谱结合:全局视角的知识图谱构建RAG框架Graphusion 大模型已被用于知识图谱构建(KGC)。然而,大多数现有方法关注的是局部视角,从单个句子或文档中抽取知识三元组,缺少一个融合过程以全局视角组合知识。 《Graphusion: A RAG Framework for Knowledge Graph Construction with a Global Perspective》。https:...
微软研究院于2024年11月25日发布了LazyGraphRAG,这是一种新型的图增强检索增强生成(RAG)方法。该方法在保持或超越现有方法回答质量的同时,显著降低了索引和查询成本,展现出高度的可扩展性和高效性。 主要特点: •成本效益:LazyGraphRAG的数据索引成本仅为传统GraphRAG的0.1%,与向量RAG相当。