大模型知识图谱是指将大型语言模型，LLM，与知识图谱技术相结合的一种技术手段，旨在利用知识图谱的结构化知识来增强大模型在自然语言处理任务中的表现，知识图谱通过将信息表示为实体，节点，和关系，边，的网络，模仿了人类结构知识的组成方式，不仅能捕获原始信息，还能捕获跨越多个文档的高阶关系，并具备强大的推理...

  传统的向量型RAG和图RAG在数据存储与展示上各有侧重，向量数据库擅长通过相似性来比较对象，利用数值来衡量对象间的距离，而知识图谱则专注于揭示复杂的联系和对象间的依赖性，通过节点和边进行深入的语义分析和逻辑推理，这两种方法各自适用于不同的应用场景，...。...

  自ChatGPT引领人工智能的新潮流以来，我们见证了大型语言模型，LLM，与私有数据结合的巨大潜力，这种结合不仅催生了功能强大的AI应用，也标志着AI专业能力的提升，然而，随着深入探究，我们发现传统的文本嵌入检索技术，Text2VecRAG，在处理知识库问答时仍存在局限，本文阐述如何通过图形RAG技...

  1.为什么要提出LightRAG，检索增强生成，Retrieval，AugmentedGeneration，RAG，通过整合外部知识源来增强大型语言模型，这种整合使LLM能够生成更准确和与上下文相关的响应，显著提高实际应用中的效用，•通过适应特定领域知识，RAG系统确保所提供的信息不仅相关，而且符合...

  随着时间推移，人工智能将变得更加精密复杂，它将不仅能够理解问题，还能生成贴近人类思维的回答，预计不久的将来，企业将见证一种新型人工智能系统的诞生——这些系统不仅能够回答问题，还能基于海量数据分析提供战略性的见解和建议，因此，对于任何希望在竞争中保持领先地位的企业而言，积极拥抱人工智能并持续关注其最新...

  最近微软终于开源了他的GraphRAG，短短7天就集齐了6.7KStar，那GraphRAG到底是个啥，GraphRAG的论文实际上要比代码开源早很多，论文应是今年4月份在Arxiv上发表的，但是代码是这个月1号才正式上传开源，项目开源地址，https，github.com，microsoft，gr...

  作者，RendyDalimunthe编译，岳扬开发一个能够处理真实问题并给出精准回答的聊天机器人，实属不易，尽管大语言模型已取得重大进展，但如何将这些模型与知识库结合起来，提供可靠且上下文信息丰富的答案，仍是一个待解的难题，PhotobyGoogleDeepMind[1]onUnsplash[2]关...

  RAG技术的重难点，是怎么更高效和更准确的检索数据，知识库技术作为大模型技术的一个重要应用方向，也是对大模型技术的一个重要补充；特别是在问答系统，如智能客服等领域，知识库有着非同一般的作用，从技术的角度来说，一个智能客服的好坏，除了大模型本身的质量之外，更多的是由知识库决定的，因此，知识库的作用不言...

  传统RAGLLM预训练和微调一般都是基于公开的互联网数据，不可能包含公司内部私有数据，如果你问有关某公司的运营情况，直接基于模型参数生成的回答可能和胡说八道没什么两样，RAG，Retrieval，AugmentedGeneration，的思想就是将私有数据作为参考信息传递给LLM，这些私有数据除了作...

  今天，我要和你分享的是如何用GraphRAG从一个普通的txt文件中创建知识图谱，准备好了吗，那就让我们开始吧！GraphRAG解决了什么问题当你问，这个数据集的主题是什么，这类高级别、概括性的问题时，传统的RAG可能就会束手无策，为什么呢，那是因为这本质上是一个聚焦于查询的总结性任务，Query，...

  GraphRag解决了什么问题在朴素的RAG，自我检索生成模型，中，我们使用一个向量库作为我们的知识库，当用户提出查询时，该系统从向量库中匹配顶部K个元素作为上下文，并将这个上下文与提示和查询一起交给大型语言模型，LLM，进行回答，现在，让我们假设这个向量库是指向企业知识的，有两个示例查询，对于第一...