理解图结构和图推理，彻底掌握GraphRAG底层逻辑，悄悄超越99%的人 | ICLR2024

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点击上方 蓝字 关注我 本文：6800字阅读  18分钟   近期， GraphRAG 代码放出后，一时风头无二。很多朋友陷入了图的迷阵，图究竟是怎样在大语言模型下工作的？这是个好问题。 这样理解图（Graph），图本质上是一种结构化的知识表示方式，它通过节点(实体)和边(关系)来捕捉复杂的信息网络。在LLM中引入图结构，主要是为了弥补LLM在处理结构化信息和进行多步推理时的不足。 图片由xiumaodalle生成 LLM在常识推理、开放域问答等复杂任务上取得了惊人的表现。然而，LLM本身存在两大问题：一是知识盲区，缺乏对最新事实的了解；二是容易产生幻觉，给出与事实不符的推理结果。这严重影响了LLM在法律、医疗等高风险领域的实际应用。 知识图谱(KG)作为一种结构化的事实知识库，能够很好地弥补LLM的不足。 目前业界将KG与LLM结合的方法可分为两大类： 1) ………………………………