GraphRAG如何构建知识图谱Knowledge Graph

GraphRAG工作的第一步,是将输入的文档集合,按一定的策略拆分成一个一个chunks,然后解析每个chunks,将chunk中所关注的实体(entity)和关系(relation)解析出来,以此构建知识图谱。

那问题来了,GraphRAG是如何抽取文本中的实体及其间的关系,是像以前NLP任务那样,通过标注文本词性的方式,来训练一个LSTM/GRU网络来实现吗?

其实,GraphRAG的知识图谱构建思想是简单和朴素的,它借助大模型的few shot能力,来提取输入文档中的实体关系,从而建立起知识图谱。GraphRAG的默认实现,是借助OpenAI的ChatGPT,基于默认的prompt模板,来提取关系实体,

考虑到不同文本所属领域不同,使用的语言也不同,所以对于不同的输入文本,需要对prompt模板进行微调(tune)。

GraphRAG的prompt模板有三种类型

  • Entity/Relation提取

指示LLM如何提取实体关系的prompt,该prompt源码路径:

http://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/graphrag/index/graph/extractors/graph/prompts.py

  • 总结Entity/Relation描述

指示LLM如何对每个Entity/Relation的功能进行总结,该prompt源码路径:

http://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/graphrag/index/graph/extractors/summarize/prompts.py

  • Claim提取

指示LLM如何提取每个Entity的Claim,这个Claim可以理解为Entity或Relation的属性,该prompt源码路径:

http://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/graphrag/index/graph/extractors/claims/prompts.py

下面以提取Entity/Relation为例,讲解如何微调prompt。先看下提取Entity/Relation默认prompt内容:

Prompt包含Goal、Steps、Examples等几个部分,告诉LLM本次任务的目标是什么,如何达成这个目标,并举了几个例子,这些就是GraphRAG实现对特定文本进行实体抽取的秘密所在。

而微调prompt以适应当前任务的方法,就是修改Examples部分,将本次任务领域的实体关系,举些例子写进并替换Examples部分的例子,使得LLM能够识别并提取本次任务关注的实体关系类型。

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LLM大模型学习路线

阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容

    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。

  • 内容

    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.3 流水线工程
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。

  • 内容

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。

  • 内容

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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