手把手教你构建基于知识图谱的GraphRAG之结构化数据篇【LangChain+Neo4j】

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点个 蓝字 关注我们 检索增强生成（RAG）是一种利用外部知识来增强大模型生成能力减少幻觉的主流方法，而对知识最常见的一种组织与索引的形式是向量化及基于向量相近性的检索。但除此之外，基于Graph图结构的知识图谱也是一种强大的知识组织工具，在很多场景下它可以实现更有意义的上下文检索并帮助模型输出更加准确的响应内容。我们将用实例来学习基于知识图谱的GraphRAG应用的构建： 预备知识：GraphRAG基础 构建GraphRAG：结构化数据 构建GraphRAG：非结构化数据 认识微软开源项目：GraphRAG 预备知识：GraphRAG基础 在开始之前，我们先快速了解图（Graph）、图数据库（GraphDB）、知识图谱（Knowledge Graph）以及GraphRAG的基础知识。 图（Graph） 图（Graph）是一种用来表示对象以及它们之间关系的数学结构。 任何两个对象之间都可以直接发生联系，所 ………………………………