5个知识图谱KG和RAG系统的误解 — 构建和使用RAG原生图谱

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5 Misconceptions of KG & RAG Systems — Building & Using RAG-Native Graphs 在本文中，我们想要解决GraphRAG系统中的一些常见误解。我们特别关注理解知识图谱构建技术和我们称之为“RAG-Native Graphs”所带来的细微差别。 这些误解包括： 常见误解＃A：需要一个大图谱 当人们考虑知识图谱时，他们有时会产生这样一个观念，即知识图谱是一种庞大的单体数据结构，需要花费大量时间和精力来创建，跨越数年和数百万美元。 从历史上看，对于知识图谱被用于LLM之前的特定用例，例如大规模欺诈检测或生物医药知识发现，这种说法是正确的。 有了LLM，一些知识图谱的用例发生了变化，LLM也用于自动化大量知识图谱构建工作，将以前需要数年完成的工作缩短到几秒钟。 此外，有了LLM系统，小图谱的机会出现了，进一步降低了创建有价值图谱的激活能量。 在LLM出现之 ………………………………