如何用GraphRAG + GNN解锁知识图谱的隐藏价值？

文章预览

点击上方 ↗️ 「 活水智能 」 ， 关注 + 星标🌟 作者：Ozgur Guler 编译：活水智能   如何通过 GNN 提升 GraphRAG 的上下文相关性 由作者通过 midjourney 创作 GraphRAG 为大语言模型（LLMs）提供了“推理支架”，通过结构化的知识图谱（KG）支持其推理过程。试想一下，追踪“因果路径”——从发达经济体的财政紧缩到新兴市场的通货膨胀。借助 GraphRAG，可以减少生成幻觉内容（hallucination），并获得意想不到的洞见。但能否更进一步？通过将图注意网络（GATs）集成到 GraphRAG 中，我们可以动态地将上下文与每个查询对齐，从而释放前所未有的推理能力。 （本文将使用 IMF 2024 年 10 月的《世界经济展望》报告作为因果推理的示例。） 引言——基线 GraphRAG 基线 RAG 在推理任务中表现不佳，因为它主要依赖语义相似性。推断因果关系（通常未明确编码在非结构化 ………………………………