知识图谱+AI：如何构建一个Graph RAG App？

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点击上方 ↗️ 「 活水智能 」 ， 关注 + 星标🌟 作者：Steve Hedden 编译：活水智能   （应用程序和笔记本的相关代码在这里：https://github.com/SteveHedden/kg_llm/tree/main/graphRAGapp） 知识图谱（KGs）和大语言模型（LLMs）简直是天作之合。我在之前的文章中更详细地讨论了这两种技术的互补性，但简而言之，“LLMs 的主要弱点之一在于它们是黑箱模型（即无法解释的模型），并且在处理事实性知识时存在困难，而这些恰恰是 KGs 的最大优势。知识图谱本质上是事实的集合，并且完全可解释。” 本文将介绍如何构建一个简单的GraphRAG 应用程序。什么是 RAG？RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是指通过 检索 相关信息来 增强 发送到 LLM 的提示词（prompt），从而 生成 响应。而GraphRAG 是指在检索部分中使用知识图谱的 RAG。如果你从未听说过GraphRAG， ………………………………