图谱驱动的大语言模型 Llama Index

本文介绍了如何利用图谱构建更好的In-context Learning大语言模型应用。通过嵌入和向量搜索，可以在文档中获取与特定任务相关的信息。然而，嵌入和向量搜索可能会丢失全局上下文，因此可以使用知识图谱来解决这个问题。通过将知识图谱与嵌入结合使用，可以更好地搜索需要全局上下文的查询。最近，Llama Index引入了GraphStore存储上下文，可以从现有的知识图谱中进行上下文学习，并与其他索引结合使用。未来，作者将更新有关Llama Index中知识图谱相关工作的内容，并分享演示项目和教程。