技术动态 | 如何使用知识图谱改进RAG？

主要观点总结

本文介绍了知识图谱在改进检索增强生成（RAG）以进行公司信息检索中的应用。文章详细解释了高级RAG流程，包括知识图谱（KG）如何与RAG结合以提高知识检索的性能。文章还涵盖了Graph RAG（GRAG）的概念，它使用知识图谱来提高RAG的性能，通过增强检索和过滤方式，将结果作为上下文发送给大型语言模型（LLM）以生成答案。文章还讨论了GRAG的工作原理、流程以及其对性能的影响。

关键观点总结

关键观点1: 知识图谱与RAG的结合

知识图谱用于增强检索增强生成（RAG）的性能，通过提供结构化和链接信息来提高知识检索的准确度。

关键观点2: Graph RAG（GRAG）的概念和工作原理

GRAG使用知识图谱来提高RAG的检索和过滤效果，通过将图形嵌入、文档嵌入和用户上下文结合，向LLM提供最佳上下文以生成准确答案。

关键观点3: GRAG的流程

GRAG流程包括数据预处理、构建知识图谱、处理用户问题、检索和筛选上下文以及生成答案等步骤。

关键观点4: GRAG的影响

通过知识图谱进行检索对性能有深远影响，能够显著提高文档检索和上下文质量，从而帮助LLM生成更准确、更丰富的答案。

文章预览

转载公众号 | 知识图谱科技 在我们关于用于知识管理的 AI 系列的这一部分中，您将了解知识图谱如何改进检索增强生成 （RAG） 以在公司中进行信息检索。 高级 RAG 流程 介绍 在用于公司知识管理的 AI 系统中，检索增强生成（RAG）是一种流行的架构，可以克服大型语言模型（ LLM） 的一些限制。 但是，RAG 存在局限性，包括难以处理结构化和非结构化公司数据的混合。解决这些限制的一种方法是将 RAG 与知识图谱（KG）相结合。 在本文中，我们将解释 Graph RAG （GRAG）如何通过使用知识图谱来提供更准确和上下文更丰富的答案，从而增强传统的RAG方法。 这不要与其他（互补）方法混淆，其中 LLM 用于提取结构化信息以构建知识图谱（也称为“Graph RAG”），例如在 Microsoft 最近的库中。 该帖子由五个主题组成： 1. 回顾：LLM 的局限性和 RAG 简介 2. 问题： ………………………………