技术动态 | GraphRAG：设计模式，挑战和落地指南

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转载公众号 | 知识图谱科技 GraphRAG (基于知识图谱检索增强生成) 通过将知识图谱 (KGs) 或图形数据库与大型语言模型 (LLMs) 集成，增强了传统的检索增强生成 (RAG) 方法。它利用图形数据库的结构化特性，将数据组织为节点和关系，以更高效准确地检索相关信息，并为生成响应提供更好的上下文，使LLMs感知到更多的信息。 通过将知识图谱作为结构化的、领域特定的上下文或事实信息的来源，GraphRAG使LLMs能够对问题提供更精确、上下文感知和相关的答案，特别是对于需要全面理解大量数据集合或单个大型文档中概括语义概念的复杂查询。 传统的向量搜索方法注重使用高维向量来处理非结构化数据，而GraphRAG借助知识图谱实现了对相互关联、异构信息的更细致理解和检索。这种结构化的方法提升了检索信息的上下文与深度，从而能够更准确、更相关地 ………………………………