https://www.communeify.com/cn/tag/rag/Communeify - Your Community PlatformHugohttps://www.communeify.com/cn/blog/what-is-graphrag/https://www.communeify.com/cn/blog/what-is-graphrag/Mon, 15 Jul 2024 10:18:46 +1000GraphRAG 是一种先进的结构化检索增强生成（RAG）方法，利用知识图谱提升大型语言模型（LLM）的推理能力和答案准确性，特别适用于企业内部的专有数据查询。 自然语言与知识图谱的接口趋势与知识图谱的自然语言接口日益流行。这一趋势将持续并改变我们熟悉的计算机系统交互方式。自然语言查询（NLQ）是迈向这一方向的重要步骤，许多企业希望能使用自然语言在其数据上进行查询。 为什么 GraphRAG 是理想解决方案？使用现成的大型语言模型（LLM）聊天机器人在企业中的问答应用效果有限，因为它们不包含关于企业活动的专有知识。GraphRAG 提供了一种理想的解决方案，能够根据您的具体需求定制 LLM。 什么是 RAG？检索增强生成（RAG）是一种自然语言查询方法，用于增强现有的 LLM，提供更多与问题相关的外部知识。它包括检索信息组件，用于从外部来源获取额外信息（称为“基础上下文”），然后将其馈送到 LLM 提示中，以更高的准确性回答所需问题。 RAG 的多功能应用除了问答，RAG 还可用于信息提取、推荐系统、情感分析和摘要生成等多种自然语言处理任务。 如何实现 GraphRAG？为了实现 GraphRAG 问答，您需要选择将哪些信息发送给 LLM。通常是根据用户问题的意图查询数据库。向量数据库最适合此目的，因为它们通过嵌入捕捉潜在语义、句法结构和项目之间的关系。 基本实施简单，但需考虑以下挑战： 数据质量与相关性：如何获取最相关的内容并发送给 LLM 是关键。 动态知识处理：需要不断更新向量索引，这对系统的效率和可扩展性提出挑战。 生成结果的透明度：确保系统的可信度和可用性。 GraphRAG 的不同变种 GraphRAG 是对流行的 RAG 方法的增强。GraphRAG 使用图谱数据库作为 LLM 提供的上下文信息来源，结合实体描述及其属性和关系，从而促进 LLM 更深入的见解。以下是几种不同的 GraphRAG 变种： 图谱作为内容存储：从文档中提取相关内容，并使用它们来回答问题。 图谱作为专业知识库：提取与自然语言问题相关的概念和实体描述，并将其作为附加“语义上下文”传递给 LLM。 图谱作为数据库：将自然语言问题映射到图谱查询，执行查询并让 LLM 总结结果。 GraphRAG 解决方案 Ontotext GraphDB Microsoft GraphRAG{:target="_blank"} 自己设计 只要满足下面图示，即可自己制作 GraphRAG。 图数据库：（以下提供的图数据库只是作者使用过的） Neo4j NebulaGraph {: width=“100%” } 总结 GraphRAG 代表了 LLM 增强的重大进展。通过有效结合检索和生成方法的优势，GraphRAG 提升了 LLM 提供准确、相关和上下文信息丰富的答案的能力。这一技术不仅改进了输出的总体质量，还扩展了 LLM 处理复杂和细微问题的能力。GraphRAG 在各种应用中开创了新可能，从先进的聊天机器人到复杂的数据分析工具，成为自然语言处理领域的重要发展。https://www.communeify.com/cn/blog/what-is-rag/https://www.communeify.com/cn/blog/what-is-rag/Wed, 12 Jun 2024 09:51:46 +1000{: width=“100%” } 随着大型语言模型（LLMs）和生成式AI趋势的崛起，将生成式AI解决方案整合到企业中可以极大地提升工作效率。如果您是生成式AI的新手，大量的术语可能会让人望而生畏。本文将解释生成式AI的基本术语，并指导您如何通过RAG即服务为企业定制AI解决方案。 什么是检索增强生成（RAG）？检索增强生成（RAG）是在企业工作流程中实现LLMs或生成式AI的关键概念。RAG利用预训练的Transformer模型，通过在查询过程中注入来自您特定知识库的相关数据来回答业务相关问题。这些数据是LLMs未经训练的，从而生成准确且相关的回应。 RAG不仅具有成本效益，而且高效，让生成式AI更易于接近。让我们来探索一些与RAG相关的关键术语。 RAG的关键术语分块处理LLMs资源密集，训练时使用可管理的数据长度，称为"上下文窗口"。上下文窗口根据所使用的LLM而异。为了解决其限制，提供的业务数据如文档或文本文献被分割成较小的块。这些块在查询检索过程中使用。 由于这些块是非结构化的，查询与知识库数据在语法上可能不同，因此使用语义搜索来检索这些块。 向量数据库像Pinecone、Chromadb和FAISS这样的向量数据库存储业务数据的嵌入。嵌入将文本数据转换为数值形式，根据其意义存储在高维向量空间中，其中语义相似的数据彼此接近。 当用户查询时，查询的嵌入用于在向量数据库中查找语义相似的块。 RAG即服务（RaaS）流程如果缺乏技术专长，为企业实施RAG可能会让人望而生畏。这就是RAG即服务（RaaS）发挥作用的地方。 常见问题解答1. 什么是RAG即服务（RaaS）？RAG即服务（RaaS）是一个全面的解决方案，处理您企业的整个检索增强生成过程。这包括数据分块、在向量数据库中存储嵌入，并管理语义搜索以检索查询的相关数据。 2. 分块处理在RAG过程中有何帮助？分块处理将大型业务文档分割成适合LLM上下文窗口的较小块。这种分割允许LLM使用语义搜索更高效地处理和检索相关信息。 3. 什么是向量数据库，为什么它们重要？向量数据库存储业务数据的数值表示（嵌入）。这些嵌入允许在查询时高效检索语义相似的数据，确保LLM提供准确且相关的回应。 4. 如何建立RAG{: width=“100%” }