GraphRAG 101：提升生成式AI的准确性和完整性
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内容提要
2024年，92%的财富500强企业已在多个领域应用生成式AI。检索增强生成（RAG）通过提供相关信息提升大型语言模型的响应准确性。GraphRAG是RAG的改进，利用知识图谱增强关系清晰度，提高客户支持效率。LinkedIn研究表明，GraphRAG使问题解决时间减少28%。
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关键要点
- 到2024年，92%的财富500强企业已在多个领域应用生成式AI。
- 检索增强生成（RAG）通过提供相关信息提升大型语言模型的响应准确性。
- GraphRAG是RAG的改进，利用知识图谱增强关系清晰度，提高客户支持效率。
- LinkedIn研究表明，GraphRAG使问题解决时间减少28%。
- 知识图谱与AI研究有着悠久的历史，2012年谷歌推出现代知识图谱。
- GraphRAG结合了计算AI（大型语言模型）和记录知识（知识图谱），提高AI生成响应的准确性和多样性。
- GraphRAG的架构包括用户查询嵌入、向量数据库查找相关节点、执行图查询形成知识图谱等步骤。
- 建议使用支持图和向量数据索引的数据库，以降低成本和管理复杂性。
- GraphRAG显著改善生成式AI的商业应用，特别是在客户支持问题的解决时间上。
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