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摘要 GraphRAG( GraphRAG:设计模式,挑战和落地指南 )代表了一组新兴的技术,这些技术将知识图谱与大型语言模型合并,以增强检索增强生成。然而,缺乏标准化导致了各种各样的实现,每种实施都有其独特的优势和挑战。在 贝莱德 & 英伟达 - HybridRAG:整合GraphRAG和VectorRAG以实现金融信息高效提取 中 ,探讨了 Nvidia 和 Blackrock 开发的一个系统,该系统集成了 RAG/VectorRAG 和 GraphRAG 方法来分析复杂的财务文件,例如财报电话会议记录。这种方法不仅在忠实度、答案相关性和上下文精度等关键指标上优于传统方法,而且还突出了集成的 GraphRAG 系统有效管理特定领域语言和驾驭非结构化数据中错乱关系的能力。 来源: GraphRAG:设计模式,挑战和落地指南 但 GraphRAG 的潜力远远超出了资产负债表和市场预测的范围。随着来自不同领域的更多示例应用程序的
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