技术动态 | 如何使用知识图谱改进RAG？

主要观点总结

本文介绍了知识图谱在改进检索增强生成（RAG）以进行公司信息检索中的应用。文章详细解释了高级RAG流程，包括知识图谱（KG）如何与RAG结合以提高知识检索的性能。文章还涵盖了Graph RAG（GRAG）的概念，它使用知识图谱来提高RAG的性能，通过增强检索和过滤方式，将结果作为上下文发送给大型语言模型（LLM）以生成答案。文章还讨论了GRAG的工作原理、流程以及其对性能的影响。

关键观点总结

关键观点1: 知识图谱与RAG的结合

知识图谱用于增强检索增强生成（RAG）的性能，通过提供结构化和链接信息来提高知识检索的准确度。

关键观点2: Graph RAG（GRAG）的概念和工作原理

GRAG使用知识图谱来提高RAG的检索和过滤效果，通过将图形嵌入、文档嵌入和用户上下文结合，向LLM提供最佳上下文以生成准确答案。

关键观点3: GRAG的流程

GRAG流程包括数据预处理、构建知识图谱、处理用户问题、检索和筛选上下文以及生成答案等步骤。

关键观点4: GRAG的影响

通过知识图谱进行检索对性能有深远影响，能够显著提高文档检索和上下文质量，从而帮助LLM生成更准确、更丰富的答案。

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