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转载公众号 | 知识图谱科技 Insights, Techniques, and Evaluation for LLM-Driven Knowledge Graphs 作者：Rohan Rao、Benika Hall、Sunil Patel、Christopher Brissette 和 Gordana Neskovic， 12月 16， 2024 摘要 本文探讨了如何将大型语言模型（LLMs）与知识图谱相结合，以提升检索增强生成（RAG）技术，使企业能够将非结构化数据转化为结构化和互联的实体，从而增强推理能力并减少幻觉。我们比较了VectorRAG、GraphRAG和HybridRAG方法，并展示了使用NVIDIA工具的优化实验流程。 #### 关键要点 * **语言模型的作用**：LLMs通过从非结构化数据创建知识图谱，增强了RAG的能力，从而改善推理及降低幻觉现象。 * **RAG技术比较**：三种RAG技术的比较显示，GraphRAG在多跳推理中尤其具备更高的准确性和连贯性，这使其表现优于其它方法。 * **构建知识图谱的注意事项**：使用基于LLM生成的知识图谱时，需
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