GraphRAG如何构建知识图谱Knowledge Graph

最新推荐文章于 2025-05-10 11:36:18 发布
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#人工智能 #LLM #llama #langchain #GraphRAG #大语言模型 #AI

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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大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

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不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

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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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Langchain
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如何从头开始构建知识图谱 RAG，使用LangChain、FalkorDB 和 DAGWorks 创建知识图谱并实现 RAG 模型生产化
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如果您从事 AI 工作，您可能熟悉 RAG（检索增强生成）。典型的 RAG 流程包括以下步骤：通过将上下文文档转换为文本格式来构建向量索引；使用嵌入模型存储这些文本的向量表示；查询这些向量来找到最适合您查询的上下文；使用 LLM（例如 Llama 2 或 GPT-4）根据上下文生成答案。基于向量的搜索完全依赖于查询和数据库中文档之间的上下文相似性。因此，它们往往过于宽泛，并会错过数据点之间的复杂关系。
高级检索增强技术：Graph-RAG / Self-RAG：通过图谱关系联想、自我反思学习检索、生成和批判
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02-21 625
RAG（Retrieval Argumented Generation）指的是通过 RAG 模型来对搜索结果进行增强的过程。具体来说，它是将检索技术和语言生成技术相结合来增强生成过程的一种技术，可以帮助传统搜索引擎生成更加准确、相关和多样化的信息来满足用户的需求。Graph RAG是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
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12-01 1560
GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型，它的核心优势在于它能够将非结构化的文本数据转换为结构化的知识图谱，从而更高效地表示实体、关系及关键声明。通过知识图谱，GraphRAG能够提供更丰富的上下文信息，使LLM在回答复杂查询时能够更全面地理解问题，并生成更准确、更完整的答案。
一文搞懂GraphRAG（RAG + 知识图谱）
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07-07 1503
RAG 是一种自然语言查询方法，用于通过外部知识增强现有的LLM，因此如果问题需要特定知识，问题的答案会更相关。它包括一个检索信息组件，用于从外部源获取附加信息，也称为“基础上下文”，然后将其馈送到 LLM 提示以更准确地回答所需的问题。这种方法是最便宜和最标准的方法，可以通过额外的知识来增强 LLM 以回答问题。此外，它被证明可以减少 LLM 产生幻觉的倾向，因为这一代人更坚持来自上下文的信息，而这些信息通常是可靠的。由于该方法的这种性质，RAG 成为增强生成模型输出的最流行的方法。
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需要注意的是，生成的图谱质量很大程度上取决于您使用的模型。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。的引入，生成知识图谱的过程现在应该更加顺畅和易于访问，这使得任何想要通过知识图谱提供的深度和上下文来增强其基于 RAG 的应用的人更容易上手。接下来，我们将引入一个提示，它利用混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成 RAG 链的实现。正如我们一开始提到的，我们将结合非结构化和图检索器来创建最终的上下文，这将传递给 LLM。
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DRIFT Search是GraphRAG最新的改进版本，也是GraphRAG正在探索的几项重大优化中的第一个。它既取了Globall Search的优点也补足了Local Search的缺点，但在实际工程里大家还是要结合业务场景选择最适合的方案。无论哪种搜索模式开发者都需要考虑搜索效率和LLM Tokens的资源消耗，都需要衡量召回精度、计算成本和时间成本的优先级，特别是在当前大模型应用开发领域，一定没有最优的解决方案只有最适合场景的解决方案。
大模型检索增强(RAG)技术之——GraphRAG，知识库产品必不可少的技术
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RAG技术的重难点，是怎么更高效和更准确的检索数据知识库技术作为大模型技术的一个重要应用方向，也是对大模型技术的一个重要补充；特别是在问答系统，如智能客服等领域，知识库有着非同一般的作用。‍‍从技术的角度来说，一个智能客服的好坏，除了大模型本身的质量之外，更多的是由知识库决定的。因此，知识库的作用不言而喻，而怎么才能做出一个合格的知识库，需要使用哪些技术。今天，我们就来讨论一下GraphRAG知识库技术。
初识GraphRAG
奇舞周刊
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本文作者系360奇舞团前端开发工程师随着大语言模型(LLM)飞速发展，LLMs正在以前所未有的速度改变着我们与信息互动的方式。然而，尽管 LLMs 具有强大的功能，但确存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。大模型问题信息准确性问题：生成式模型可能会“幻觉”（hallucinate），即生成与事实不符的内容。比如预训练的数据不完整、过期，模型采用的训练策略有特...
GraphRAG：一种新型的RAG技术
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微软前几天发布的 GraphRAG 架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j 的 CTO 写了一篇详细的文章《GraphRAG 宣言：为 GenAI 增加知识》，通俗易懂的介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。
GraphRAG 知识图谱
03-26
### GraphRAG 知识图谱的实现方法与应用 #### 1. GraphRAG 的核心功能 GraphRAG 是一种结合知识图谱和大模型的技术框架，它通过构建详细的文档和实体关系图谱来提升大型语言模型的能力。这种技术不仅增强了模型的理解力，还提高了其推理能力和回答准确性[^2]。 #### 2. 构建过程概述 GraphRAG 的实现依赖于以下几个关键环节： - **数据收集与预处理**：从各种来源获取结构化和非结构化的数据，并对其进行清洗和标准化。 - **实体识别与链接**：利用自然语言处理技术和机器学习算法提取文本中的实体并将其链接至已有的知识库。 - **关系抽取**：分析实体之间的语义关系，形成节点间的关系边。 - **图谱生成**：将上述信息整合成一个完整的知识图谱，支持后续查询和推理操作。 #### 3. 技术细节 为了更好地适应不同场景的需求，GraphRAG 可采用多种方式构建知识图谱。例如，对于通用知识图谱而言，通常会涉及更广泛的数据源以及更加复杂的模式设计；而对于领域专用的知识图谱，则可能侧重于某一行业的专业知识和技术标准[^1]。 此外，在实际开发过程中还需要考虑如何平衡自动化程度与人工干预比例——完全依靠规则驱动的方法虽然精确度高但扩展性差，单纯依赖统计学手段又可能存在噪声干扰等问题。因此，混合型策略往往成为优选方案之一。 #### 4. 应用实例 借助于所建立起来的强大背景支撑体系，GraphRAG 能够应用于多个方面，包括但不限于智能问答系统、个性化推荐引擎等领域。具体来说，当面对复杂问题时，该平台可以通过检索关联性强的相关条目快速定位答案所在位置，从而有效缩短响应时间并提高用户体验满意度。 ```python # 示例代码展示简单的实体关系存储逻辑 class KnowledgeGraph: def __init__(self): self.entities = {} def add_entity(self, entity_name, attributes=None): if not attributes: attributes = {} self.entities[entity_name] = {"attributes": attributes, "relations": []} def add_relation(self, source, target, relation_type): if source in self.entities and target in self.entities: self.entities[source]["relations"].append((target, relation_type)) ```
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