知识图谱在检索增强生成(RAG)中的应用：详细步骤_检索增强生成 知识图谱

在人工智能领域,检索和生成模型的融合推动了自然语言处理取得重大进展。

这篇博客探讨了知识图谱如何推动检索增强型生成(RAG)技术的革命,使人工智能系统能够访问结构化知识并生成具有相关性的响应。

掌握知识图谱的潜力,提升基于检索的语言模型的能力,为各种应用和行业打造更精准、更贴近语境的人工智能交互。

以下是如何生成知识图谱、将数据加载到图形数据库中,并将其用作检索增强生成之上的一个层,以提供更可管理和更强大的知识的分步说明。

 配置图形数据库

我们将在这里使用Nebula,您也可以选择任何熟悉的图形数据库,如Neptune、Neo4j、Cosmos DB等。出于演示的目的,我们将在本地Docker容器中托管该数据库。

docker pull vesoft/nebula-graph:nightly
docker run -d --name nebula-server vesoft/nebula-graph:nightly

容器启动后,请设置nebula环境变量。

"GRAPHD_HOST": <host>,
"GRAPHD_PORT": "9669",
"NEBULA_USER": "root",
"NEBULA_PASSWORD": "nebula",
"NEBULA_ADDRESS": GRAPHD_HOST:GRAPHD_PORT

连接数据库,并创建了空间和存储

%reload_ext ngql
connection_string = f"--address {os.environ['GRAPHD_HOST']} --port 9669 --user root --password {os.environ['NEBULA_PASSWORD']}"
%ngql {connection_string}
 
%ngql CREATE SPACE IF NOT EXISTS rag_demo(vid_type=FIXED_STRING(256), partition_num=1, replica_factor=1);
 
%%ngql
USE rag_demo;
CREATE TAG IF NOT EXISTS entity(name string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS relationship(relationship string);

space_name = "rag_demo"
edge_types, rel_prop_names = ["relationship"], ["relationship"]
tags = ["entity"]
 
graph_store = NebulaGraphStore(
    space_name=space_name,
    edge_types=edge_types,
    rel_prop_names=rel_prop_names,
    tags=tags,
)
storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_store)

用 Llama 索引构建知识图谱

这里我们加载了一篇关于加密的维基百科文章作为我们知识的来源。

from llama_index import download_loader
 
WikipediaReader = download_loader("WikipediaReader")
loader = WikipediaReader()
documents = loader.load_data(pages=['Advanced Encryption Standard'], auto_suggest=False)

从文档中提取知识图谱,并加载到nebula

kg_index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(
    documents,
    storage_context=storage_context,
    service_context=service_context,
    max_triplets_per_chunk=10,
    space_name=space_name,
    edge_types=edge_types,
    rel_prop_names=rel_prop_names,
    tags=tags,
)

以下是从文档中生成的知识图谱：

直接从知识图谱查询

首先,我们可以直接从知识图谱中查询这个问题,并通过总结查询结果来生成答案。

kg_index_query_engine = kg_index.as_query_engine(
    retriever_mode="keyword",
    verbose=True,
    response_mode="tree_summarize",
)
 
response_graph_rag = kg_index_query_engine.query("What is the secure level of AES encryption")
 
display(Markdown(f"<b>{response_graph_rag}</b>"))

这里的查询字符串是一个问题:AES加密的安全级别是什么,它根据你的问题提取了关键词,并从你的图形数据库中查询它们。

 知识图谱 RAG

我们可以在知识图谱中应用RAG,而不是直接查询,我们可以根据问题在知识图谱中进行搜索,并使用搜索结果作为上下文来生成答案。

graph_rag_retriever = KnowledgeGraphRAGRetriever(
    storage_context=storage_context,
    service_context=service_context,
    llm=llm,
    verbose=True,
)
 
query_engine = RetrieverQueryEngine.from_args(
    graph_rag_retriever, service_context=service_context
)
 
response = query_engine.query(
    "What is AES?",
)
display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

结合知识图谱RAG和向量数据库RAG

知识图谱 rag 最强大的用例在于它可以与现有的搜索结合使用,将额外的知识注入 GenAI 结果中,从而提高性能。

• 从问题中提取关键词
• 知识图谱数据库中语义搜索相似对象
• 从向量数据库中搜索语义相似的上下文
• 根据这些关键词在图数据库中生成查询。
• 结合向量数据库上下文和知识图谱查询结果生成答案。

为了实现这一目标,我们需要创建一个结合向量查询和图数据库查询结果的自定义检索。

 创建搜索

# import QueryBundle
from llama_index import QueryBundle
# import NodeWithScore
from llama_index.data_structs import NodeWithScore
# Retrievers 
from llama_index.retrievers import BaseRetriever, VectorIndexRetriever, KGTableRetriever
 
from typing import List
 
 
class CustomRetriever(BaseRetriever):
    """Custom retriever that performs both Vector search and Knowledge Graph search"""
    
    def __init__(
        self,
        vector_retriever: VectorIndexRetriever,
        kg_retriever: KGTableRetriever,
        mode: str = "OR"
    ) -> None:
        """Init params."""
        
        self._vector_retriever = vector_retriever
        self._kg_retriever = kg_retriever
        if mode not in ("AND", "OR"):
            raise ValueError("Invalid mode.")
        self._mode = mode
        
    def _retrieve(self, query_bundle: QueryBundle) -> List[NodeWithScore]: 
        """Retrieve nodes given query."""
        
        vector_nodes = self._vector_retriever.retrieve(query_bundle)
        kg_nodes = self._kg_retriever.retrieve(query_bundle)
 
        vector_ids = {n.node.get_doc_id() for n in vector_nodes}
        kg_ids = {n.node.get_doc_id() for n in kg_nodes}
        
        combined_dict = {n.node.get_doc_id(): n for n in vector_nodes}
        combined_dict.update({n.node.get_doc_id(): n for n in kg_nodes})
        
        if self._mode == "AND":
            retrieve_ids = vector_ids.intersection(kg_ids)
        else:
            retrieve_ids = vector_ids.union(kg_ids)
 
        retrieve_nodes = [combined_dict[rid] for rid in retrieve_ids]
        return retrieve_nodes

from llama_index import ResponseSynthesizer
from llama_index.query_engine import RetrieverQueryEngine
 
# create custom retriever
vector_retriever = VectorIndexRetriever(index=vector_index)
kg_retriever = KGTableRetriever(index=kg_index, retriever_mode='keyword', include_text=False)
custom_retriever = CustomRetriever(vector_retriever, kg_retriever)
 
# create response synthesizer
response_synthesizer = ResponseSynthesizer.from_args(
    service_context=service_context,
    response_mode="tree_summarize",
)

 创建查询引擎

custom_query_engine = RetrieverQueryEngine(
    retriever=custom_retriever,
    response_synthesizer=response_synthesizer,
)
 
vector_query_engine = vector_index.as_query_engine()
 
kg_keyword_query_engine = kg_index.as_query_engine(
    # setting to false uses the raw triplets instead of adding the text from the corresponding nodes
    include_text=False,  
    retriever_mode='keyword',
    response_mode="tree_summarize",
)

 进行查询

response = kg_keyword_query_engine.query(
    "What is your encryption method, how secure it is?"
)
display(Markdown(f"<b>{response}</b>"))

总结:为什么知识图谱在RAG中很有用

1. 从图数据库中提取知识并保存,相比于 GPT-4 RAG 更便于生成答案。
2. 能够添加特定领域知识,填补 GPT 预训练模型未学习到的知识。
3. 减少幻觉或错误信息风险的真实知识库
4. 快速获取各种问题的答复，有助于事实核查
5. 另一种从文档中提取信息的方法是不使用搜索。