技术动态 | 如何使用知识图谱改进RAG？

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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： ………………………………