Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。发表于：。本文为大家揭示我们优先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统最新的技术栈，作为之前的图上下文学习、text2cypher 文章的第三篇文章。 本文为大家揭示我们优先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统最新的技术栈，作为之前的图上下文学习、text2cypher 文章的第三篇文章。 1...
本文介绍了Graph RAG方法，结合知识图谱和图数据库，用于上下文学习和答案合成。通过LLM模型从问题中提取关键实体，检索子图，利用上下文生成答案。使用Llama Index可以简化Graph RAG的实现。text2cypher是另一种基于图谱的LLM方法，通过图查询实现任务翻译。通过将知识图谱和图存储集成到LLM技术栈中，Graph RAG提高了上下文学习的水平。
