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RAG+Graph新的打开方式:Property Graphs
发布日期:2024-07-15 13:59:25 浏览次数: 1989 来源:深度学习与NLP


LlamaIndex关于属性图(Property Graphs)的报告:
  • 为什么选Property Graphs

 传统的知识图谱表示方法,如知识三元组(主体、谓词、客体),在表达能力上存在限制。它们缺乏以下能力:
    • 给节点和关系分配标签和属性 
    • 将文本节点表示为向量嵌入 
    • 同时执行向量和符号检索 
属性图索引解决了这些问题。通过使用标记的属性图表示,它能够更加丰富地对知识图谱进行建模、存储和查询:
    • 将节点和关系分类为具有相关元数据的类型 
    • 将图视为向量数据库的超集,用于混合搜索 
    • 使用Cypher图查询语言表达复杂查询 
这使得属性图成为构建具有LLMs的知识图谱的强大且灵活的选择。
  • 属性图谱的构建

信息提取:文档 => 多种信息提取 => 属性图谱

信息检索:查询 => 属性图谱 => 多种信息检索 => LLM => 答案

  • 图提取器(Graph Extractors)

图提取器(Graph Extractors)是用于从原始数据中提取图结构的工具或算法。它们能够识别数据中的实体和关系,并将这些信息转换为图的形式。

    • ImplicitPathExtractor:隐式路径提取器

    • SimpleLLMExtractor:简单 LLM 提取器

    • SchemaLLMExtractor:Schema LLM 提取器

  • 图检索器Graph Retrievers)

图检索器(Graph Retrievers)是用于从已构建的属性图中检索信息的系统或工具。它们支持查询操作,帮助用户找到特定的节点、边或路径。

    • LLMSynonymRetriever:LLM 同义词检索器

    • VectorContextRetriever:向量上下文检索器

    • Text2CypherRetriever:文本转 Cypher 检索器

    • CypherTemplateRetriever:Cypher 模板检索器

报告PPT详情:

https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-the-property-graph-index-a-powerful-new-way-to-build-knowledge-graphs-with-llms

来源 | PaperAgent




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