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转载公众号 | 知识图谱科技 在人工智能领域，知识图谱已被视为增强检索辅助生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）应用的关键组成部分。这些图谱不仅为数据提供了一个结构化框架，还确保RAG模型所使用的信息在上下文中具有相关性和最新性。通过研究知识图谱与RAG之间的共生关系，我们可以更好地理解它们如何共同解决数据相关性、复杂查询处理和各种数据类型的整合等固有挑战。本文深入探讨了知识图谱在RAG应用中的关键方面，解决了它们帮助克服的挑战，探讨了与向量的协同作用，并讨论了这项技术的未来。 Key Takeaways 知识图谱通过确保上下文相关性和最新信息等方面的内容丰富RAG模型，这对于准确的AI响应至关重要。 知识图谱的结构利用数据之间的相互连接关系，以有效处理复杂查询。 将知识图谱与RAG系统集成，有助于合并结构化和非
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