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GraphRAG：利用知識圖譜增強自然語言生成的創新方法
GraphRAG 是一種先進的結構化檢索增強生成（RAG）方法，利用知識圖譜提升大型語言模型（LLM）的推理能力和答案準確性，特別適用於企業內部的專有數據查詢。
自然語言與知識圖譜的接口趨勢
與知識圖譜的自然語言接口日益流行。這一趨勢將持續並改變我們熟悉的計算機系統交互方式。自然語言查詢（NLQ）是邁向這一方向的重要步驟，許多企業希望能使用自然語言在其數據上進行查詢。
為什麼 Graph RAG 是理想解決方案？
使用現成的大型語言模型（LLM）聊天機器人在企業中的問答應用效果有限，因為它們不包含關於企業活動的專有知識。Graph RAG 提供了一種理想的解決方案，能根據您的具體需求定制 LLM。
什麼是 RAG？
檢索增強生成（RAG）是一種自然語言查詢方法，用於增強現有的 LLM，提供更多與問題相關的外部知識。它包括檢索信息組件，用於從外部來源獲取額外信息（稱為”基礎上下文”），然後將其饋送到 LLM 提示中，以更高的準確性回答所需問題。
RAG 的多功能應用
除了問答，RAG 還可用於信息提取、推薦系統、情感分析和摘要生成等多種自然語言處理任務。
如何實現 Graph RAG？
為了實現 Graph RAG 問答，您需要選擇將哪些信息發送給 LLM。通常是根據用戶問題的意圖查詢數據庫。向量數據庫最適合此目的，因為它們通過嵌入捕捉潛在語義、句法結構和項目之間的關係。
基本實施簡單，但需考慮以下挑戰：
- 數據質量與相關性：如何獲取最相關的內容並發送給 LLM 是關鍵。
- 動態知識處理：需要不斷更新向量索引，這對系統的效率和可擴展性提出挑戰。
- 生成結果的透明度：確保系統的可信度和可用性。
Graph RAG 的不同變種
Graph RAG 是對流行的 RAG 方法的增強。Graph RAG 使用圖譜數據庫作為 LLM 提供的上下文信息來源，結合實體描述及其屬性和關係，從而促進 LLM 更深入的見解。以下是幾種不同的 Graph RAG 變種：
- 圖譜作為內容存儲：從文檔中提取相關內容，並使用它們來回答問題。
- 圖譜作為專業知識庫：提取與自然語言問題相關的概念和實體描述，並將其作為附加“語義上下文”傳遞給 LLM。
- 圖譜作為數據庫：將自然語言問題映射到圖譜查詢，執行查詢並讓 LLM 總結結果。
Graph RAG解決方案
- Ontotext GraphDB
- Microsoft GraphRAG
自己設計
只要滿足下面圖示，即可自己製作GraphRAG
圖資料庫:(以下提供的圖資料庫只是作者有用過的)
- Neo4j
- NebulaGraph
總結
Graph RAG 代表了 LLM 增強的重大進展。通過有效結合檢索和生成方法的優勢，Graph RAG 提升了 LLM 提供準確、相關和上下文信息豐富的答案的能力。這一技術不僅改進了輸出的總體質量，還擴展了 LLM 處理複雜和細微問題的能力。Graph RAG 在各種應用中開創了新可能，從先進的聊天機器人到複雜的數據分析工具，成為自然語言處理領域的重要發展。
