[重磅]图数据库厂商Neo4j CTO详解GraphRAG：为生成式人工智能增添知识

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我们正在进入RAG的“Blue Link”时代 我们正处于意识到这样一个阶段：为了真正有效地利用GenAI，你不能仅仅依赖自回归LLM来做出决策。我知道你在想什么："RAG就是答案"。或者微调，或者GPT-5。 是的。像基于向量的RAG和微调这样的技术可以帮助。它们在某些用例中足够好。但是在另一整类用例中，这些技术都会遇到瓶颈。基于向量的RAG - 就像微调一样 - 增加了对许多种类问题的正确答案的概率。然而，这两种技术都没有提供正确答案的确定性。它们经常也缺乏上下文、色彩以及与你所知实际的联系。此外，这些工具不会留给你很多关于它们为什么做出特定决策的线索。 2012年，谷歌通过一篇标志性博文-"介绍知识图谱：事物，而非字符串"，推出了他们的第二代搜索引擎。他们发现，如果你使用一个知识图谱来组织这些网页中表示的事物，同时进行所 ………………………………