AI GraphRAG 系列之使用 Streamlit、LangChain、Neo4j 和 GPT-4o 构建 GraphRAG(教程含源码)_手把手教你构建基于知识图谱的graphrag之结构化数据篇【langchain+neo4j】

作者：空白诗007 | 2024-07-29 23:58:24

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手把手教你构建基于知识图谱的graphrag之结构化数据篇【langchain+neo4j】

简介

GraphRAG 是由微软研究院的一个团队于 2024 年 2 月提出的。他们最近发布了基于该工作的实现，您也应该查看一下。在深入研究之前，我想快速概述一下知识图谱如何工作以产生更全面的 RAG 实现。

我们面临的主要问题是数据通常不是线性相关的，并且可能包含超出单个“跳跃”的宝贵信息。解决这个“多跳”问题正是知识图谱变得必不可少的地方。它们提供了信息如何相互连接的更现实的表示，使我们能够相对轻松地查询这种复杂性。手动构建这些图表可能具有挑战性，但随着 LLM 的出现，我们现在有能力有效地自动化这一过程。

通过开发混合检索器，我们可以有效地匹配和理解与用户查询相关的实体。这使我们能够提取相关的节点和边，从而得到更丰富、更明智的响应，捕获基本 RAG 实现经常忽略的知识。

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AI GraphRAG 系列之 使用 Streamlit、LangChain、Neo4j 和 GPT-4o 构建 GraphRAG(教程含源码)_手把手教你构建基于知识图谱的graphrag之结构化数据篇【langchain+neo4j】

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