技术动态 | RAG总结之知识检索与选择影响分析：兼看知识图谱关系建模技术

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转载公众号 | 老刘说NLP 本文主要讲了两个工作，一个是回顾下关于考虑关系信息的知识图谱表示进展综述，这个对于知识图谱表示的了解有一些帮助； 另一个是不同知识检索与选择对RAG的影响分析，其结论认为， 整体RAG性能取决于生成器模型。强生成器模型在全知识设置上的表现优于标准知识设置，弱生成器模型则需要知识选择器来过滤干扰知识，而生成性能随着知识精度和召回率的平滑变化，表明知识精度和召回率共同决定了生成性能。 一、关于考虑关系信息的知识图谱表示进展综述 关于知识图谱进展，《Knowledge Graph Embeddings: A Comprehensive Survey on Capturing Relation Properties》，https://arxiv.org/pdf/2410.14733，探讨了知识图谱嵌入（KGE）技术在处理复杂关系映射、多样化关系模式和实体间的隐含层次关系方面的最新进展，对于关系建模这块的归纳还是不 ………………………………