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揭秘Graph RAG架构:知识图谱与大语言模型的完美融合
知识图谱和大语言模型都是人工智能领域中的热门技术,本文介绍 Graph RAG的基本架构,并重点介绍了知识图谱与大语言模型之间的关联,同时也介绍了知识图谱在 Graph RAG中的应用。通过本文,将对知识图谱和大语言模型有更深入的了解。
知识图谱和大语言模型
知识图谱是一种对现实世界中实体和实体之间关系进行建模的方法。通常,我们将知识图谱分为三种类型:关系型知识图谱、模式型知识图谱和关系+模式型知识图谱。在图神经网络(GNN)的基础上,结合知识图谱中实体之间的关系,我们可以将图神经网络模型抽象为图神经网络(GNN)+边的形式。
大语言模型是一种以预训练语言模型为基础,结合深度神经网络和传统机器学习方法的文本生成模型。大语言模型采用了多模态方法,使用预训练语言模型来学习从文本中抽取知识,然后通过生成式方法生成文本。目前,大语言模型已广泛应用于自然语言处理、问答系统、机器翻译等领域。它在很大程度上提高了机器翻译的质量。
知识图谱与 Graph RAG的关联
Graph RAG是一个基于知识图谱的文本生成模型,它的架构设计是基于知识图谱的知识推理和生成机制。其本质上是在大语言模型上应用了知识图谱的机制,我们可以把它理解成一个通用的图神经网络。那么知识图谱和 Graph RAG之间又有什么联系呢?我们可以从图神经网络的基本组成来进行理解: 首先,从结构上来说,图神经网络包括节点、边和特征三个部分;
其次,从功能上来说,图神经网络用于将一系列实体抽象为节点,然后使用节点之间的边来表示实体之间的关系;
最后,从输入数据来看,图神经网络用于抽取实体、关系和属性等信息。
知识图谱在 Graph RAG中的应用
1.知识整理阶段:知识图谱用于将文档内容进行语义化组织,帮助模型更好地理解和处理复杂的知识结构
2.意图识别阶段:知识图谱用于实体别称补全和上下位推理,提高识别能力。
3.Prompt组装阶段:从知识图谱中查询背景知识并放入上下文,帮助模型生成更准确的响应。
4.结果封装阶段:知识图谱用于知识修正和知识溯源,确保模型的输出更加可靠和准确。
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Graph RAG架构的精髓,在于它实现了知识图谱与大语言模型(LLM)的完美融合,这种融合不仅为用户带来了更智能、更精准的搜索结果,还极大地丰富了搜索的上下文信息,降低了用户获取高质量信息的成本。尤为值得一提的是,悦数图数据库在Graph RAG技术与向量数据库结合领域的探索,已经取得了令人瞩目的成果,这一结合进一步拓宽了Graph RAG技术的应用边界,展现了其在处理复杂数据、提升搜索效率方面的巨大潜力。