建立属于自己的网站,h5网页制作代码,怎么编写一个网页,新网域名注册续费GraphRAG访问模式和知识图谱建模 GraphRAG访问模式和知识图谱建模什么是GraphRAG了解文本分块检索模式图谱建模相关概念图结构 GraphRAG访问模式和知识图谱建模 graphrag.com是一个开源项目#xff0c;收集了围绕GraphRAG的相关资源#xff0c;目前正在快速收集大家的投稿。深… GraphRAG访问模式和知识图谱建模 GraphRAG访问模式和知识图谱建模什么是GraphRAG了解文本分块检索模式图谱建模相关概念图结构 GraphRAG访问模式和知识图谱建模 graphrag.com是一个开源项目收集了围绕GraphRAG的相关资源目前正在快速收集大家的投稿。深入阅读这些文档将帮助大家将GraphRAG技术应用于实际项目同时拓宽对图数据和知识图谱的理解。 检索增强生成RAG是一种通过将大型语言模型LLM与事实数据结合的方式以减少幻觉并扩展问答所需的信息。用户的问题会被用来从一个或多个数据源中检索相关信息这些信息为生成答案提供了事实依据。随后将增强后的提示和原始用户问题一起传递给 LLM以生成最终的答案。 GraphRAG是一种基于图结构的检索机制相比纯文本搜索或矢量搜索它能够提供更细粒度和更相关的上下文信息。这是因为它能够利用知识图谱中关于许多领域的丰富知识表示。
什么是GraphRAG GraphRAG是基于知识图谱的检索增强生成RAG技术。
了解文本分块 文本文档可以是简短的例如社交媒体帖子或评论也可以是非常长的例如书籍。 由于较长的文本文档通常涉及多个不同的主题并按照顺序排列有时还包含引用因此将其拆分为更小、语义连贯并专注于单一主题的部分是非常理想的。 这个将文档拆分成小块的过程被称为“分块”Chunking。 以下是几种常见的分块策略 拆分Splitting将文档拆分成大小相等的部分按字符或词元数量可选择性地加入重叠典型的大小为250-500个词元重叠部分为50-100个词元。 层次化文档分块Hierarchical Document Chunking根据词汇边界如章节、节、段落拆分文档。 句子分块Sentence Chunking将文档拆分成单独的句子。 语义分块Semantic Chunking将文档拆分成句子生成嵌入向量并在嵌入向量之间的距离超过某一阈值时进行拆分。
检索模式 下面内容仅列出了基于对应图结构相关的检索模式详细检索模式的介绍请访问Retrieval Patterns。
English中文Cypher TemplatesCypher 模板Dynamic Cypher Generation动态 Cypher 生成Global Community Summary Retriever全局社区摘要检索器Graph-Enhanced Vector Search图增强向量搜索Hypothetical Question Retriever假设问题检索器Local Retriever本地检索器Metadata Filtering元数据过滤Parent-Child Retriever父子检索器Pattern Matching模式匹配Text2Cypher文本转 Cypher
图谱建模 下面内容仅列出了内容大纲详细图结构信息请访问Graph Shapes进行阅读。
相关概念
Domain graph - 领域图 这个术语通常指的是与某个特定领域如金融、医疗、教育等相关的图形结构用于表示领域中的实体及其相互关系。领域图侧重于展示领域内不同概念或对象之间的联系。
Lexical graph - 词汇图 词汇图指的是通过词汇之间的关系如同义词、反义词、上下位词等来表示词汇网络的图形结构。它用于捕捉和描述词汇之间的语义关系常见于自然语言处理和语义网络中。 简单来说领域图注重特定领域中的知识结构而词汇图注重词汇和语义的关联。
图结构
主要图结构列表如下
English中文Domain Graph领域图Lexical Graph词汇图Lexical Graph with Extracted Entities包含提取实体的词汇图Lexical Graph with Extracted Entities and Community Summaries包含提取实体和社区摘要的词汇图Lexical Graph with Hierarchical Structure包含层级结构的词汇图Lexical Graph with Hypothetical Questions包含假设问题的词汇图Parent-Child Lexical Graph父子词汇图Lexical Graph with Sibling Structure包含兄弟结构的词汇图Memory Graph记忆图Text Sequence文本序列
