GraphRAG + GPT-4o mini 低成本构建 AI 图谱知识库

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更好的效果，更低的价格，听起来是不是像梦呓？ 限制 首先，让我们来介绍一个词：RAG。 简单来说，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 的工作原理是将大型文档分割成多个小段落或片段。主要原因是，大语言模型的上下文窗口长度有限，无法一次处理超过上下文窗口长度的信息。 当我提出一个问题时，RAG 技术可以先从这些片段中检索相关信息，根据我提问的内容与这些片段的相似度，找出若干个与问题相关的片段，组合成一个上下文，然后将这些信息，连同我的提问一起输入到大语言模型中，然后期待大语言模型「更为精准」的回答。 然而，我们需要考虑一些潜在的局限性。对于一个足够长的文档和一个非常复杂的问题，单靠这几个（仅仅是疑似相关的）片段可能是不够的。真正的答案，也许根本就不在里面。 我们之前讨论了很 ………………………………