博客
关于我
【人工智能】GraphRAG,通过结合大型语言模型(LLM)和知识图谱,显著提高了AI在处理复杂信息和大型数据集上的问答和主题发现能力。
阅读量:586 次
发布时间:2019-03-11

本文共 838 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

一、GraphRAG 是什么

大型语言模型(LLM)在实际应用中不可避免地面临着“幻觉”问题,这使得其在某些场景下的生成效果显得不够理想。为了解决这一问题,RAG(检索增强生成)方法应运而生,通过结合知识图谱显著提升了LLM的生成质量与可用性。GraphRAG是由微软研究院开发的一种改进型RAG方案,它通过整合大型语言模型和知识图谱技术,进一步提升了AI系统在处理复杂信息和大规模数据集时的问答能力与主题发现效果。与传统的RAG方法相比,GraphRAG在对大型数据集的全面理解方面表现出了更优异的性能。

二、GraphRAG的工作原理

GraphRAG的核心工作原理包含以下几个关键步骤:

第一步是知识图谱的构建。在这一阶段,GraphRAG从原始文本中自动提取有意义的知识点,并将其组织成一个结构化的网络。这个网络中的每一个节点都代表一个“想法”或“概念”,而节点之间的连接则体现了这些想法之间的相关性与关联性。

第二步是社区层次结构的建立。基于上述知识图谱,GraphRAG将这些相关的想法进一步聚类,形成所谓的“社区”。每个社区可以看作是一个包含相关概念的子图,成员之间具有强烈的关联性和相似性。

第三步是摘要生成。对于每一个社区,GraphRAG会自动生成一个简洁的摘要。这个摘要旨在抓住社区中的核心观点,既能反映关键思想,又不会陷入细节的泥潭中。

最后一步是知识组织与结构的应用。在执行基于RAG的任务(如检索与生成混合型任务)时,GraphRAG会利用已经构建好的知识图谱和社区结构,显著提升任务的效率与准确性。

三、GraphRAG的优势

GraphRAG相较于传统的基于向量的RAG方法具有明显的优势。首先,它能够生成更加准确、具有上下文相关性的回答。其次,这一方法在处理复杂和私有数据集时表现出色,能够更好地支持AI系统的推理能力。通过以更智能的方式组织信息,GraphRAG为AI决策提供了更强的支持,使其能够更灵活地应对复杂问题并给出更加可靠的响应。

转载地址:http://isqvz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Mysql5.6主从复制-基于binlog
查看>>
MySQL5.6忘记root密码(win平台)
查看>>
MySQL5.6的Linux安装shell脚本之二进制安装(一)
查看>>
MySQL5.6的zip包安装教程
查看>>
mysql5.7 for windows_MySQL 5.7 for Windows 解压缩版配置安装
查看>>
Webpack 基本环境搭建
查看>>
mysql5.7 安装版 表不能输入汉字解决方案
查看>>
MySQL5.7.18主从复制搭建(一主一从)
查看>>
MySQL5.7.19-win64安装启动
查看>>
mysql5.7.19安装图解_mysql5.7.19 winx64解压缩版安装配置教程
查看>>
MySQL5.7.37windows解压版的安装使用
查看>>
mysql5.7免费下载地址
查看>>
mysql5.7命令总结
查看>>
mysql5.7安装
查看>>
mysql5.7性能调优my.ini
查看>>
MySQL5.7新增Performance Schema表
查看>>
Mysql5.7深入学习 1.MySQL 5.7 中的新增功能
查看>>
Webpack 之 basic chunk graph
查看>>
Mysql5.7版本单机版my.cnf配置文件
查看>>
mysql5.7的安装和Navicat的安装
查看>>