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转载公众号 | 老刘说NLP 《The GraphRAG Manifesto: Adding Knowledge to GenAI》(https://neo4j.com/blog/graphrag-manifesto/) ，这篇文章介绍了GraphRAG（Graph-augmented Retrieval-Augmented Generation），通过结合知识图谱来增强传统的检索增强生成（RAG）模型。 核心观点认为，知识图谱在提供确定性答案、上下文和与真实世界知识连接方面的重要性，这些是传统基于文本的AI技术所缺乏的。 此外，GraphRAG相对于仅使用向量（Vector-only RAG）的RAG模型的优势，包括更准确的答案、更丰富的上下文、以及更好的可解释性和可审计性。 并比较了向量和图谱两种知识表示方式，指出知识图谱在人类和机器理解、推理方面的优势。 通读了几遍，科普意义还是有的，门槛不高，供大家一起参考并思考，大家可以仔细读，会有收 获。 1、我们正在进入RAG的‘蓝链’时代” We’re Entering the “Blue Links
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