使用知识图谱，大幅提升RAG准确性

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使用Neo4j和LangChain，在RAG应用中构建和检索知识图谱。 图形检索—增强生成（GraphRAG）的发展势头日益强劲，已成为传统向量搜索检索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性，将数据组织为节点和关系，从而增强了检索信息的深度和上下文关联性。 知识图谱示例 图形擅长以结构化方式表示和存储异构和互连的信息，能够轻松捕获不同数据类型之间的复杂关系和属性。相比之下，向量数据库通常难以处理此类结构化信息，因为它们的优势在于通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用程序中，可以将结构化的图数据与非结构文本的向量搜索相结合，以获得双方的优势。这就是将在这篇文章中展示的内容。 一、创建知识图谱   构建知识图谱通常是最富挑战性的一步。它涉及数据的收集和结构化，这需要对领域和图建模有深入的理解。 ………………………………