提升大型语言模型结果：何时使用GraphRAG

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图片来自 Shutterstock 上的 VectorMine。 摘要: 本文探讨了如何通过知识图谱增强检索增强生成（RAG）系统（即GraphRAG），显著提高大型语言模型（LLM）在复杂、互相关联的数据集（如法律文件或技术文档）中的响应准确性和细节，利用文档之间的显式连接，避免幻觉（hallucinations），从而提供更全面的答案。 使用有助于检索的知识图谱来增强 RAG 可以使系统更深入地研究数据集以提供详细的响应。 关键要点: - 标准RAG系统可能在信息分散于多份文档的复杂数据集上表现不佳，导致浅薄或不准确的回复（“幻觉”）。 - 知识图谱通过显式连接相关文本片段，即使它们在向量空间中并不相似，增强了RAG性能。。 - 有效的图谱连接应清晰且富有意义，例如HTML链接、专用关键词和定义术语。, 。 - 文档中的HTML链接提供了建立知识图谱的明确且可用的连接。。 - ………………………………