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Graph RAG ?— 一U?Z知识图谱的大模型索增强实现策?PDF 下蝲
相关截图Q?/strong>
![]() 主要内容Q?/strong>
一、ؓ什么需?/strong> Graph RAGQ?/strong>
虽然 llamaindex 能够 利用摘要索引q行增强的方案,但这些都是利用非l构化文本在做?/span>
对于 知识图谱Q是否可以将?作ؓ一路召回,提高?gu)索的相关性,q个可以利用好知识图谱内部的知识?/span>
知识图谱可以减少Z嵌入的语义搜索所D的不准确性?/span>
二、什么是 Graph RAGQ?/strong>
Graph RAGQ?/span>Retrieval-Augmented GenerationQ,是一U?/span>Z知识图谱的检索增强技?/strong>Q?/span>通过构徏图模型的?/strong>
识表达,实体和关系之间的联pȝ囄形式q行展示Q然后利用大语言模型 LLMq行索增?/strong>?/span>
三?/strong>Graph RAG 思\介绍Q?/strong>
Graph RAG知识图q价于一个超大规模的词汇?/strong>Q?/span>实体和关pd对应于单?/strong>。通过q种方式Q?/span>Graph
RAG 在检索时能够实体和关系作ؓ单元q行联合建模?/span>
Graph RAG 思想Q?/span>对用戯入的query提取实体Q然后构造子囑Ş成上下文Q最后送入大模型完成生?/strong>
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