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RAG+Graph新的打开方式:Property Graphs

深度学习与NLP  · 知乎专栏  ·  · 2024-07-15 12:12

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LlamaIndex关于属性图(Property Graphs)的报告: 为什么选Property Graphs 传统的知识图谱表示方法,如知识三元组(主体、谓词、客体),在表达能力上存在限制。它们缺乏以下能力: 给节点和关系分配标签和属性 将文本节点表示为向量嵌入 同时执行向量和符号检索 属性图索引 解决了这些问题。通过使用标记的属性图表示,它能够更加丰富地对知识图谱进行建模、存储和查询: 将节点和关系分类为具有相关元数据的类型 将图视为向量数据库的超集,用于混合搜索 使用Cypher图查询语言表达复杂查询 这使得属性图成为构建具有LLMs的知识图谱的强大且灵活的选择。 属性图谱的构建 信息提取:文档 = 多种信息提取 = 属性图谱 信息检索:查询 = 属性图谱 = 多种信息检索 = LLM = 答案 图提取器(Graph Extractors) 图提取器(Graph Extractors)是用于从原始 ………………………………

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