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Neo4j CTO:RAG的下半场GraphRAG!

PaperAgent  · 公众号  ·  · 2024-07-12 10:52

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我们正在进入 RAG 的“蓝色链接”时代 我们即将意识到,要想用GenAI做任何有意义的事情,你不能 只 依赖自回归LLM来做决定。我知道你在想什么:“RAG就是答案。”或者微调,或者 GPT-5。 是的。基于向量的 RAG 和微调等技术可以提供帮助。它们对于某些用例来说已经足够好了。但还有 另一类 用例,这些技术都遇到了瓶颈。基于向量的 RAG(与微调一样)增加了许多问题正确答案的概率。然而,这两种技术都不能确保答案正确。 不会给你留下很多关于它们 为什么 做出特定决定的线索。 早在 2012 年, 谷歌 就推出了他们的第二代搜索引擎,并在一篇标志性的博客文章中发表了一篇名为“ 介绍知识图谱:事物,而不是字符串 ”的文章。他们发现,如果使用知识图谱来组织所有这些网页中字符串所代表的 事物 ,并 进行 所有的字符串处理,那么能力就 ………………………………

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