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技术动态 | 如何使用知识图谱改进RAG?
发布日期:2024-11-22 06:19:30 浏览次数: 1734 来源:开放知识图谱



在我们关于用于知识管理的 AI 系列的这一部分中,您将了解知识图谱如何改进检索增强生成 (RAG) 以在公司中进行信息检索。

高级 RAG 流程

介绍

1. 回顾:LLM 的局限性和 RAG 简介

Simple RAG

检索增强生成(RAG)是一种将外部数据源与LLM(大型语言模型)结合的AI架构。其工作分为两步:

1. 检索:使用用户查询从数据库(例如公司知识库)中检索相关信息(“上下文”)。

2. 生成:根据检索到的上下文指示LLM回答用户的查询。

知识图谱表示实体(文件、人员等)和边缘(关系)

高级 RAG(无知识图谱)

Graph RAG 性能提升




 

OpenKG


OpenKG(中文开放知识图谱)旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包,并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。



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