心理健康AI系列之使用 FalkorDB 知识图谱和 LlamaIndex 构建心理健康 QA 聊天机器人，为什么知识图谱比矢量数据库更可靠

简介

知识图谱将数据转换为机器可理解的知识。但“数据”和“知识”之间有什么区别？

现实世界的知识是：

情境：根据时间和情况而改变
分层：概念之间的关联可能因性别、地区、方言等因素而不同
变化：意义不是固定的；它随着新观念和联想的发现而改变
简而言之，知识添加了原始数据中经常缺失的“背景”。传统的数据管理系统没有经过训练，无法以结构化的方式捕捉含义或关系。另一方面，知识图谱 (KG) 旨在捕捉知识固有的语义性质，为应用程序存储新数据、定义、事件、情况或概念提供基础。

本质上，知识图谱是一种结构化的知识表示，它捕获实体、实体的属性以及实体之间的关系。它旨在使应用程序更容易理解和推理现实世界。

知识图谱常用于 NLP 和其他 AI 应用。通过为应用程序提供知识的结构化表示，我们可以构建能够更好地理解文本含义的系统。

总之，知识图谱是一种灵活的数据层，用于跨数据孤岛回答复杂查询。它们允许与以图形形式表示和组织的情境化数据建立连接。企业知识图谱只是企业数据的知识图谱。

在本文中，我们将使用 OpenAI、知识图谱 FalkorDB 和 LlamaIndex 构建一个医疗保健聊天机器人。但在开始之前，让我们先了解一下为什么我们选择知识图谱来构建这个 RAG，而不是矢量数据库。

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