摘要：
文章深入探讨了基于图的RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）在企业级AI中的应用和优势，特别聚焦于WRITER知识图谱如何帮助企业将AI从试点扩展到大规模生产，提升数据检索的准确性、可扩展性和经济性。内容涵盖技术对比、落地案例、成本效益分析及实际应用场景，为企业专业人士提供系统性的实践指南。
目录：
-
GraphRAG：扩展企业AI的关键
-
GraphRAG与矢量RAG
-
WRITER知识图谱：优势
-
WRITER知识图谱：使用案例
-
WRITER知识图谱入门
介绍：
本指南探讨了GraphRAG的实际应用以及使用 WRITER 知识图谱集成到现有系统中的便利性。最后，您将了解为什么GraphRAG是企业信息检索的未来，以及 WRITER 知识图谱如何为您的组织带来巨大价值。
GraphRAG是将企业 AI 从试点扩展到生产的关键
尽管寄予厚望并投入了大量资金，但企业已经进入了对生成式AI的幻灭低谷。一项针对500名企业领导者的全球调查发现，只有17%的人认为他们的内部AI项目非常出色。此外，麦肯锡报告称，只有11%的公司大规模采用了生成式 AI。简而言之，CIO和CAIO正在努力将计划扩展到概念验证 （POC）阶段之外。
阻碍公司发展的主要问题之一？在公共数据上训练的大型语言模型 （LLM）缺乏支持公司特定使用案例所需的专业业务知识，从而造成了差距。
一些公司试图通过使用内部数据微调LLM来应对这一挑战。但是微调可能很难正确，需要花钱和时间。因此，公司通常最终使用通用模型，而没有其业务背景。
检索增强生成（RAG）已成为一种可行的方法，它将LLM与有针对性的数据检索相结合，以获得更准确和相关的AI输出。它允许用户与内部数据聊天并解锁各种企业用例。这包括实时回答客户服务问题、提高销售支持、分析数据以做出更好的决策以及简化合规流程。
但许多团队仍然陷入“POC 炼狱”，因为他们难以生成始终如一的准确答案。
这就是GraphRAG的用武之地。与使用矢量数据库的传统 RAG 方法不同，GraphRAG方法可提供实际应用所需的准确性和深度。它不仅更好，而且我们相信它是商业环境中生成式 AI 的唯一可扩展解决方案。
GraphRAG如何与矢量RAG叠加，以实现准确性、可扩展性和经济性
向量RAG和GraphRAG都是用于实现检索增强生成的技术。主要区别在于他们处理数据的方式，尤其是当数据复杂且与企业中的其他数据相关联时。
Vector RAG：简化但受限
Vector RAG 通过将数据点转换为数字向量，然后将其存储在向量数据库中来实现数据检索。这种方法对于简单的语义搜索来说既简单又强大，例如查看结构相似的文档的语料库。
但是，一旦您开始将结构化和分层数据添加到组合中，vector RAG就难以捕捉错综复杂的关系和细微差别。这是因为向量表示无法显示复杂的数据结构。这意味着它们会丢失上下文和关系信息，而这些信息对于正确理解和检索分层数据或连接数据非常重要。
向量检索：集中数据失败
在大型企业环境中，数据通常表现出复杂性，具有许多相互依赖关系和信息层。例如，电子健康记录（EHR）捕获和组织详细的患者病史，包括诊断、治疗、药物以及与医疗保健提供者的互动。矢量数据库仅关注数据的数字表示形式，可能会过度简化这些关系。这可能会导致检索结果在数值距离方面很接近，但缺乏准确和相关响应所需的上下文理解。
GraphRAG：捕获复杂性和上下文
相比之下，基于图形的检索提供了一种更复杂的 RAG 方法。它不是简单地查看数据点之间的距离，而是在数据点之间建立关系网络。所有数据点都成为节点，它们与其他点的关系成为边。
知识图谱映射了数据点之间丰富的语义关系
企业数据不仅与单个点有关，还与这些数据点如何相互作用和相互关联有关。
知识图谱可以处理向量检索难以处理的复杂数据格式
通过基于图形的检索，您不仅可以找到最接近的匹配项，还可以通过了解数据中更深层次的联系来找到正确的匹配项。
VectorRAG：规模成本高昂
基于矢量的 RAG 还存在刚性和成本问题。每次需要添加新数据时，矢量数据库不能只将其附加到现有数据集中。它需要重新运行所有数据并为每个数据对象分配一个新值。这是因为整个数据集决定了为每个向量嵌入向量指定的值。每次更改嵌入模型都需要花钱。贵公司拥有的数据语料库越大，成本就越高。
随着每天添加新数据，企业环境需要更具动态性、灵活性和经济实惠的解决方案。
GraphRAG：在扩展时节省成本
与需要频繁、昂贵的更新的矢量数据库不同，图形 RAG 系统保留了语义关系，这不仅提高了准确性，还简化了复杂的决策过程。这使得企业更加敏捷和响应迅速，而无需支付高昂的价格。基于图形的系统旨在更顺畅地扩展，这对于处理企业级数据至关重要。这种可扩展性意味着，随着数据的增长，系统可以在不显著增加成本的情况下处理数据。
知识图谱可随着企业数据的变化而有效扩展
基于 WRITER GraphRAG方法知识图谱通过快速、经济高效的实施以及允许简单、廉价的更新，进一步提高了这些成本优势。
RAG 载体数据库解释
WRITER 知识图谱使团队能够快速轻松地大规模部署GraphRAG
在WRITER，我们独特的GraphRAG解决方案Knowledge Graph已帮助数百家企业从POC转向功能强大、可扩展的实施。知识图谱通过将我们的平台连接到您的内部数据源，在您的公司层面环境中为生成式 AI 奠定基础。
知识图谱，我们的 RAG 创新方法
获得无与伦比的准确性
WRITER 知识图谱是一种独一无二的RAG解决方案，其性能优于其他方法。在基准测试中，与其他七种使用向量检索的流行RAG实现相比，WRITER 知识图谱在准确性方面排名第一。它在RobustQA上的准确率得分超过 86。
降低 AI 策略的风险
知识图谱无需费力地完成长达数月的构建周期、微调LLM并将多个工具拼接在一起来构建您自己的RAG，而是只需最少的工作量即可完成设置。此外，它还是WRITER全栈生成式AI平台的关键组件，可帮助您在短短几天内构建和部署量身定制的AI 应用程序。
保持安全和合规
知识图谱使您能够通过生成式 AI 使用最机密和最重要的数据。WRITER遵守全球隐私法律和安全标准，例如GDPR、HIPAA、SOC2TypeII和PCI。我们为我们的平台提供灵活的部署选项。
降低成本
我们已经看到，与DIY矢量检索解决方案相比，知识图谱可以将成本降低67%。此外，随着您的扩展，由于Knowledge Graph对数据的高效处理和更新，这些节省变得更加明显。
使用WRITER知识图谱为每个业务工作流程带来速度和智能
WRITER知识图谱不仅仅是一项技术创新，它还是一种多功能工具，可以提高多个企业应用程序的效率和准确性。从增强客户支持到增强销售团队的能力，它的功能正在产生重大影响。
从多个来源收集信息
处理需要从各种来源收集信息并执行多步骤推理的多跃点问题是另一个突出的功能。这使得知识图谱成为研发团队以及销售和销售支持任务的强大工具。想象一下，帮助您的公司将花费在RFP响应上的时间减少多达 70%。
知识图谱擅长向量检索难以解决的多跳问题
为每个查询获取可解释、透明的答案
可解释的AI对于建立信任至关重要。知识图谱聊天会话显示每个回答背后的思考过程，将复杂问题分解为可管理的子问题，并突出显示特定的源部分。
知识图谱提供透明度和可解释性
为任何团队部署高级知识助手
WRITER知识图谱在高级问答任务中表现出色。它充当知识助手，解释复杂的查询，检索相关信息，并使用逻辑推理和摘要技能来构建全面的响应。此功能对于客户支持和内部信息检索系统非常有价值。一些WRITER客户发现，查找客户问题答案所花费的时间减少了 30%。
支持知识助手
在几秒钟内比较数千个复杂文档
WRITER知识图谱可以分析和识别多个文档之间的差异和相似之处。这对于精度至关重要的法律、学术和企业环境特别有用。一家科技公司正在使用WRITER知识图谱来支持其律师电子取证工具，从而最大限度地减少理解大量法律文档的“人力劳动”。
一家法律科技公司使用WRITER知识图谱构建了一个AI助手，使用户能够快速轻松地了解给定语料库中的内容。
将知识转化为与上下文相关的内容
无论是创建简洁的执行摘要还是对目标列表产品进行尽职调查，KnowledgeGraph 都能确保内容准确且与上下文相关，从而提高各个部门的工作效率。事实证明，最终用户很受欢迎：一位 F500金融服务客户报告说，使用 WRITER 支持的知识助手时，顾问支持率提高了 70%。
通过5个简单的步骤开始使用WRITER知识图谱
第1步：确定要开始的核心使用案例
知识图谱支持大规模分析、搜索和问答。首先发现每个团队的成员需要回答哪些类型的问题。
第2步：映射您需要包含的文件和数据源
发现团队目前使用的数据源，以回答您希望他们向知识图谱提出的问题类型。
第3步：采用数据卫生
是否有任何数据应该被排除？垃圾输入，垃圾输出适用 - 确保您只导入相关且值得信赖的数据。
第4步：设置您的知识图谱数据连接器
连接器可以轻松使公司的知识图谱保持最新且相关。通过将知识图谱与您的内部数据库同步，您可以保证您的团队始终使用正确的源文档。
数据连接器和易于使用的界面
WRITER使用OAuth应用程序来管理对数据源的访问。目前，我们支持 Confluence、Google Drive、SharePoint和Notion的数据连接器，其他选项正在开发中。您可以通过 WRITER 托管的应用程序或公司的自我管理应用程序配置这些连接器。
我们的API有助于轻松管理知识图谱及其关联文件。无论您是在开发聊天应用程序、推荐系统还是其他AI驱动的工具，KG API都可以有效地增强和扩展您的开发流程。
第5步：构建和部署连接到数据的AI工作流，无论团队在哪里工作
WRITER AI Studio 简化了我们全栈生成式 AI 平台的复杂性。它提供了一个直观的开发环境，使您能够专注于构建 AI 应用程序，而不是管理复杂的堆栈。我们灵活的开发选项、预构建的模板和全面的教程使您能够快速入门并高效扩展。
内置于 AI Studio 中，用于快速部署应用程序
适用于Slack、Chrome、Outlook、Mac等的WRITER集成将各种技术水平的用户与他们需要的工具连接起来。这些集成具有内置的GraphRAG，可帮助团队改进业务工作流程、做出明智的决策并提高创造力和生产力。
使用GraphRAG快速跟踪您的企业 AI 战略以取得成功
开始使用GraphRAG知识图谱，带领您的公司进入 AI 时代。
如何学习AI大模型 ？
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方优快云官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利： 👉👉优快云大礼包：《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
（👆👆👆安全链接，放心点击）
对于0基础小白入门：
如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
对于从来没有接触过AI大模型的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。（全套教程文末领取哈）
很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。
这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。（全套教程文末领取哈）
光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战项目来学习。（全套教程文末领取哈）
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。（全套教程文末领取哈）
截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。（全套教程文末领取哈）
只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿分享给你学习，我国在这方面的相关人才比较紧缺，大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方优快云官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
（👆👆👆安全链接，放心点击）
扫一扫
1765
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
