AI GraphRAG系列之使用 Neo4j 和 LangChain 实现“从本地到全局”的 GraphRAG：构建图结合文本提取、网络分析和 LLM 提示和总结，以提高 RAG 准确性_graphrag本地模型

作者：喵喵爱编程 | 2024-07-28 13:51:37

踩

graphrag本地模型

简介

我一直对在图表上实现检索增强生成 (RAG) 的新方法很感兴趣，通常称为 GraphRAG。然而，当听到术语 GraphRAG 时，似乎每个人心中都有不同的实现。在这篇博文中，我们将深入探讨“从本地到全局 GraphRAG ”文章和微软研究人员的实现。我们将介绍知识图谱构建和摘要部分，并将检索器留到下一篇博文中。研究人员非常友好地为我们提供了代码存储库，他们还有一个项目页面。

AI GraphRAG系列之 使用 Neo4j 和 LangChain 实现“从本地到全局”的 GraphRAG：构建图 结合文本提取、网络分析和 LLM 提示和总结，以提高 RAG 准确性_graphrag本地模型

简介

推荐文章

AI GraphRAG系列之使用 Neo4j 和 LangChain 实现“从本地到全局”的 GraphRAG：构建图结合文本提取、网络分析和 LLM 提示和总结，以提高 RAG 准确性_graphrag本地模型