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张小明 2026/1/12 7:49:44
衡阳网站优化,现在哪个行业做网站需求多点,西安软件培训,dw个人网页制作模板源代码简介 GraphRAG融合知识图谱与RAG技术#xff0c;解决LLM缺乏领域知识、易产生幻觉等问题。通过结构化知识提供准确可解释的上下文#xff0c;实现更智能的AI应用。实现分为知识图谱构建和图检索两阶段#xff0c;前期投入可在检索阶段获得多倍回报#xff0c;为企业级AI应…简介GraphRAG融合知识图谱与RAG技术解决LLM缺乏领域知识、易产生幻觉等问题。通过结构化知识提供准确可解释的上下文实现更智能的AI应用。实现分为知识图谱构建和图检索两阶段前期投入可在检索阶段获得多倍回报为企业级AI应用提供可靠路径显著提升回答质量和用户信任。GraphRAG通过将知识图谱与RAG技术结合为大语言模型提供准确、可解释的上下文信息显著提升AI应用的回答质量和可靠性。一、为什么需要 GraphRAG传统 LLM 的挑战当前大语言模型面临几个核心问题缺乏企业领域知识- LLM 的训练数据无法覆盖企业特定的业务知识无法验证和解释答案- 输出结果难以追溯和验证容易产生幻觉Hallucination- 模型可能编造不存在的信息存在数据偏见- 训练数据的偏见会影响输出结果用一个形象的比喻LLM就像一只鹦鹉它能模仿人类说话但并不真正理解语言的含义。传统RAG的局限性向量数据库和基础 RAG 系统虽然能够引入外部数据但仍存在明显不足•只返回部分信息- 基于向量相似度的检索只能获取数据集的一小部分•技术成熟度不足- 现代向量数据库易于上手但缺乏企业级的可扩展性和容错能力•相似性不等于相关性- 向量相似的结果不一定是真正相关的答案•难以解释- 基于统计概率的检索结果缺乏可解释性二、GraphRAG的核心优势GraphRAG将知识图谱引入RAG架构就像给LLM配备了一个“左脑”能力传统 RAGGraph RAG相关性向量相似度图关系遍历上下文片段级别完整关联网络可解释性难以解释节点和关系可视化安全性有限支持基于角色的访问控制研究验证微软研究院的GraphRAG论文表明GraphRAG 不仅能获得更好的结果而且token成本更低。Data.world 的研究显示GraphRAG相比传统 SQL 上的RAG准确率提升了3 倍。LinkedIn 的客户支持案例中使用知识图谱后• 问题解决时间中位数降低了28.6%• 响应质量显著提升三、知识图谱基础什么是知识图谱知识图谱由三个核心元素组成•节点Nodes- 表示实体如人、公司、产品•关系Relationships- 表示实体间的连接如拥有、“工作于”•属性Properties- 描述实体和关系的特征┌─────────┐ owns ┌─────────┐│ Alice │────────────────▶│ Car │└─────────┘ └─────────┘ │ │ │ lives_with │ driven_by ▼ ▼┌─────────┐ ┌─────────┐│ Bob │──────────────────│ Bob │└─────────┘ └─────────┘这个简单的例子展示了知识图谱如何捕捉复杂的关系Alice 拥有车但实际上是 Bob 在驾驶它。这种细粒度的关系建模是向量数据库难以实现的。四、GraphRAG 实现模式整体架构GraphRAG 的实现分为两个主要阶段阶段一知识图谱构建处理非结构化信息构建词法图Lexical Graph- 表示文档、片段及其关系提取实体和关系使用 LLM图算法增强PageRank、社区检测等阶段二图检索• 本地搜索Local Search• 全局搜索Global Search• 混合搜索策略知识图谱构建详解1. 词法图构建词法图是将文档结构化的第一步它表示• 文档Documents• 文本块Chunks• 它们之间的关系如包含、“下一个”2. 实体和关系提取使用 LLM 从文本中提取实体和关系# 伪代码示例prompt 从以下文本中提取实体和关系{text}Schema:- 实体类型Person, Organization, Product- 关系类型works_at, owns, created如果已有预定义的实体列表如客户、合作伙伴可以在提示中传入让 LLM 进行识别匹配而非提取提高准确性。3. 图算法增强通过图算法进一步丰富知识图谱•社区检测Community Detection- 识别跨文档的主题聚类•PageRank- 计算实体的重要性•社区摘要- 使用 LLM 为每个社区生成摘要社区检测特别有价值因为它能发现跨多个文档重复出现的主题形成横向的知识关联。图检索策略入口点搜索GraphRAG 检索不是简单的向量查找而是初始索引搜索- 可以是向量搜索、全文搜索、混合搜索或空间搜索找到图的入口点关系遍历- 沿着关系边获取相关上下文// Cypher 查询示例从入口点遍历获取上下文MATCH (entry:Entity)-[r*1..3]-(related)WHERE entry.name $search_termRETURN entry, r, related上下文扩展从入口点出发可以通过以下方式扩展上下文• 遍历固定深度的关系• 基于相关性分数的智能扩展• 结合用户上下文和外部信息五、实践建议数据工程原则“没有免费的午餐” - 高质量的输出需要在前期投入更多精力在知识图谱构建阶段的投入会在检索阶段多倍回报。从非结构化文档中提取的高质量结构化信息能够支持更丰富的上下文检索。模式目录Neo4j团队在graph.com上整理了 GraphRAG 的模式目录包括• 示例图结构• 模式名称和描述• 使用场景• 查询示例与现有系统集成如果你已有知识图谱如 CRM 系统中的客户数据可以将其与新提取的信息连接现有 CRM 图谱 ←──连接──→ 通话记录提取的实体(客户、商机) (讨论话题、需求)六、关键要点•Graph RAG 是数据问题的解决方案- 好的 AI 应用需要好的数据支撑•知识图谱提供结构和语义- 不再是统计概率而是真实的节点和关系•可解释性是核心优势- 可以可视化、分析和审计检索过程•前期投入换取长期收益- 知识图谱构建的投入会在检索质量上得到回报•行业正在快速采用- Gartner 预测 GraphRAG 将成为 AI 生态系统的重要组成部分七、总结GraphRAG 代表了 RAG 技术的演进方向。通过将知识图谱的结构化推理能力与 LLM 的语言生成能力结合我们可以构建更准确、更可靠、更可解释的 AI 应用。对于正在探索企业级AI应用的团队GraphRAG 提供了一条可行的路径将领域知识系统性地注入到AI系统中解决幻觉问题提升用户信任。八、如何学习AI大模型大模型时代火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业”“谁的饭碗又将不保了”等问题热议不断。不如成为「掌握AI工具的技术人」毕竟AI时代谁先尝试谁就能占得先机想正式转到一些新兴的 AI 行业不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合辅助编程提效或上手实操应用增加自己的职场竞争力。但是LLM相关的内容很多现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学学习成本和门槛很高那么针对所有自学遇到困难的同学们我帮大家系统梳理大模型学习脉络将这份LLM大模型资料分享出来包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 有需要的小伙伴可以扫描下方二维码领取↓↓↓学习路线第一阶段 从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段 以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段 以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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