粤ICP备17114055号
微信扫码
添加专属顾问
支持私有云部署
我要投稿
Key Takeaways:
* GraphRAG通过将知识图谱融入检索过程，提升了传统RAG的性能，能够更好地理解语义关联。
* GraphRAG适用于数据中包含大量互连实体和关系的场景，例如医学文献、学术论文、企业知识库等。
* 对于复杂的多方面查询，GraphRAG能够有效地整合多条信息，提供更准确全面的答案。
* 对于简单的数据集和单方面查询，传统RAG或其他高级搜索方法可能更高效。
* GraphRAG的应用需要考虑数据存储方式，图数据库是理想的选择。
* 建议采用路由策略，根据查询类型和数据特性动态选择不同的检索方法。
* GraphRAG虽然强大，但会带来额外的复杂性和计算开销，需要权衡成本投入产出比利弊。
GraphRAG 是检索增强生成 （RAG） 堆栈的强大扩展，由于 Microsoft 重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG和 LlamaIndex 的贡献，它引起了很多噪音。但问题仍然存在：你应该使用它吗？
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-03-05
低成本+高性能+超灵活！Deepseek 671B+Milvus重新定义知识库搭建
2025-03-05
LlamaIndex+Phi-3：知识图谱生成的黄金组合
2025-03-04
一键发布知识图谱：Obsidian 与 Quartz 的高效协作
2025-03-04
构建智能知识库 - 知识获取：Obsidian Web Clipper 的 AI 自动化流程
2025-03-02
大模型时代的知识工程：企业级智能知识库构建与增强指南
2025-03-02
从 0 到 3000 节点: 我用 DeepSeek + NebulaGraph 构建农业知识图谱
2025-02-26
将知识图谱与大模型 （LLM） 协同化：实现语义增强智能的途径
2025-02-23
DeepSeek+dify知识库，查询数据库的两种方式（api+直连）
2025-01-02
2024-07-17
2025-01-03
2024-08-13
2024-07-11
2024-06-24
2024-08-27
2024-07-13
2024-06-10
2024-07-12
2025-02-13
2025-01-14
2025-01-10
2025-01-06
2025-01-02
2024-12-16
2024-12-10
2024-12-04
回到顶部