【LLM不可错过】GraphRAG和即刻上手的GraphRAG-accelerator都来了

最新推荐文章于 2025-02-07 10:22:51 发布
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🪄 大模型 + 知识图谱 = 魔法

GraphRAG 项目是一个数据管道和转换套件，旨在利用大型语言模型从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。

要点：

  • 核心技术: GraphRAG 项目利用知识图谱记忆结构来增强大型语言模型（LLM）的输出。该项目通过数据管道和转换套件，从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。
  • 层次逻辑: GraphRAG 包含多个模块，如本地搜索引擎和全局搜索引擎，用户可以根据需要进行配置和查询。每个模块都可以独立运行，并且可以通过配置文件进行定制。
  • 关键技术和库: 该项目使用了多种技术和库，包括自然语言处理（NLP）、知识图谱、Azure 资源等。用户可以通过微调提示来优化模型输出。

详细：gitread.co/detail?name=microsoft/graphrag

GraphRAG 加速器构建在 graphrag python 包基础上，并通过 Azure 托管的 API 端点提供触发索引管道和查询知识图谱的功能。

要点：

  • 核心技术: 该项目基于graphrag Python包，利用Azure托管API端点，实现知识图谱的索引和查询功能。
  • 层次逻辑: 项目通过触发索引管道和查询API来管理和查询知识图谱，确保数据的组织和访问。
  • 关键技术: 使用Azure Application Insights进行日志记录和监控，确保系统的稳定性和可维护性。

详细：gitread.co/detail?name=Azure-Samples/graphrag-accelerator

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Neo4j 是一个高性能的图形数据库，允许用户以图形的形式存储和检索数据，这种形式非常适合处理复杂的关系和网络结构，因其在数据关系处理方面的强大能力而广受欢迎，尤其是在社交网络、推荐系统、网络分析等领域。
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在当今的自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）领域，复杂的语义关系和大规模数据处理一直是一个挑战。为了解决这些问题，GraphRAG 项目应运而生。作为一个开源项目，GraphRAG 结合了知识图谱和检索增强生成模型（RAG），为增强大语言模型（LLM）的能力提供了一个强有力的工具。GraphRAG 是一个将知识图谱与 RAG 结合的开源项目，旨在提升大语言模型在处理复杂语义和大规模数据时的性能。
解读 Graph RAG：从大规模文档中发现规律，找到相互关系，速度更快，信息更全面！
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利用大模型对实体、关系和声明的描述进行抽象总结，形成对概念的独立有意义的摘要。这一过程依赖于大模型对文本本身未明确表述的概念（如隐含关系）的理解能力。为每个社区生成摘要，这些摘要不仅有助于理解数据集的全局结构和语义，而且在没有具体查询的情况下，也可用于对整个文档集合的理解。社区摘要的生成考虑了节点的重要性和连接度，以确保社区内的关键信息被有效捕捉。
RAGFlow 0.16.0 特性总览——GraphRAG、标签库及其他
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RAGFlow 0.16.0 是 2025年的第一个 release。春节期间 DeepSeek R1 火遍全世界，这让我们在之前作出的预测——2025 年下半年开启 LLM 的理解与决策的时间点，大大提前。因此，在后续的版本迭代中，将逐步开启对 Contextual Memory，以及 Reasoning 方面的功能，欢迎大家提出对这方面功能的场景和需求定义。欢迎大家持续关注 RAGFlow https://github.com/infiniflow/ragflow，在 GitHub 上给我们点亮⭐️。
RAG现有框架总结：7个GraphRAG+17个传统RAG | 推荐收藏
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传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，是一种集成了多个关键环节的综合体系，这些环节包括文本切块（Chunk）、向量转换（向量化）、数据存储、信息检索、二次排序、内容生成、内容评估等。该框架的精髓在于能够灵活适应各种策略，例如文档处理方法和检索策略等。其中，具有代表性的实现有RAGFlow（专注于深度文档理解）、QAnything（引入重排序 Rerank 机制）以及高度可配置的 Dify 等。这些实现虽然在细节上有所差异，但基本原理相似。
LLM之RAG理论（十二）| RAG和Graph RAG对比
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与传统 RAG 相比，Graph RAG 的主要优势在于它能够检索有关查询中提到的实体的全面详细信息。当我们仔细观察架构时，我们可以看到，首先将文档拆分为可管理的块，并将这些块转换为实体和关系，这些实体和关系构成了知识图谱的基础。在基于LLM问答的系统中实施 RAG 的主要好处是它确保模型可以访问最新、最可靠的事实，并且用户可以访问模型的来源，确保其声明可以被检查为准确性并最终被信任。检索增强生成（RAG）是一个框架，通过支持外部知识源的模型来补充LLM信息的内部表示，从而提高LLM生成响应的质量。
快速上手Graphrag：安装、索引和查询指南
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本文详细介绍了如何安装和配置 `graphrag`包括通过pip和源码安装的方法。在源码安装部分，具体演示了克隆源码、配置python环境以及使用poetry安装依赖。此外，详细介绍了如何使用豆包大模型，创建索引、执行局部搜索和全局搜索，以及通过Docker安装Neo4j以进行知识图谱的可视化展示。最后，介绍了如何根据特定领域自定义prompt，以便更好地适应不同的应用场景。
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召回时，根据用户问题的embedding，在以下5个场景中检索素材，并最终将召回的素材和历史对话一起传给大模型，生成答案。召回时，根据用户问题的embedding，在以下5个场景中检索素材，并最终将召回的素材和历史对话一起传给大模型，生成答案。利用图数据库提供的快速检索能力，支持了向量 + 图检索的召回模式，也支持单纯的向量召回（传统的RAG模式）。利用图数据库提供的快速检索能力，支持了向量 + 图检索的召回模式，也支持单纯的向量召回（传统的RAG模式）。）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。
02-GraphRAG 和 Elasticseach 8 的创新实践 - 徐胜 上海 20250222
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实体、关系和属性的抽取和图谱的构建，都依赖于Prompt+LLM（Large Language Model）技术的使用。同时，动态图推理和搜索技术的发展也为这一领域带来了新的挑战和机遇。 GraphRAG与Elasticsearch8的结合创新不仅提升...
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GraphRAG 结合 知识图谱(Knowledge Graph) 和 大语言模型(LLM)，通过使用图关系发现和验证信息，从而增强语言模型的上下文理解能力，生成更准确、更连贯的回答 。GraphRAG 特别适合处理需要复杂推理和深层语义理解的查询。
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RAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。这次，我们借助 LLM 的力量，强化下 RAG。
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1.它是基于LLM构建的知识图谱，在构建过程中会消耗大量的Token，其中本次测试2.9w花费了大概13w token。2.它支持2种搜索方法，局部和全局，全局效果最好，但是对模型的token处理能力有要求。3.框架仅支持OpenAI SDK协议的的LLM，国内目前只有千问和月之暗面可以，如果精力充足的网友也可以基于OpenAI的协议魔改自己想要接入的大模型，其实就是封装一个网关。
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通过本文的初步体验，我们了解了GraphRAG与RAG的基本区别。GraphRAG利用知识图谱和社区摘要，提高了复杂信息处理和私有数据集推理的性能，虽然在搜索速度上略有不及，但其准确性和相关性表现更优。本文还通过实际示例展示了如何安装和配置GraphRAG，并执行全局搜索和本地搜索。GraphRAG在处理复杂查询和多源信息时展现了独特的优势，适合需要深度理解和综合分析的应用场景。未来，我们将进一步探讨其高级功能和优化方法。示例请参考GraphRAG文档。
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本文介绍了如何利用LLM和知识图谱的强大功能制作AI助手，并详细解释了RAG和GraphRAG的应用。通过整合外部API，构建了名为VictorIA的SEO助手，该助手不仅能生成内容、传递SEO行业知识，还能与SaaS工具互动，展示了未来SEO自动化的潜力。知识图谱的应用与LMI框架的结合为助手的开发提供了重要支持。通过向LLM输入自然语言问题并与API进行交互，构建了一个信息丰富、有结构性的助手。GraphRAG方法虽然提高了答案的完整性，但也带来了一定的延迟。
graphrag和LLM
02-16
### GraphRAG与LLM在NLP模型或框架中的比较 #### 定义与功能 GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种特定类型的架构，旨在通过结合图结构数据来增强自然语言处理能力。这种架构不仅利用文本信息还融合了实体之间的关系网络，从而提供更加丰富的上下文理解[^1]。 相比之下，大语言模型(LLMs)，例如 Baichuan 2 或者其他先进的预训练模型，则专注于基于大量未标注语料库学习通用的语言模式和特征表示。这些模型通常具有数十亿甚至更多的参数量，并能够执行多种下游任务而无需针对具体应用领域做过多调整[^2]。 #### 数据源与输入形式 对于GraphRAG而言，其独特之处在于可以接受多种形式的数据作为输入，特别是那些能表达复杂关联性的图形化数据集。这使得该类系统特别适合用于知识密集型应用场景，比如医疗诊断辅助、法律咨询等领域，在这里背景信息的重要性不言而喻[^3]。 相反地，大多数现有的大规模语言模型主要依赖纯文本序列作为唯一的信息来源。尽管某些改进版本可能支持多模态输入(如图像描述),但在本质上还是围绕着线性化的字符流展开工作[^4]。 #### 应用场景差异 由于GraphRAG具备更强的知识推理能力和精准度保障机制，因此非常适合应用于需要高度准确性以及可解释性的业务环境中；而对于广泛的任务需求来说，尤其是当目标是对开放域内的对话交互进行建模时，拥有强大泛化性能的大规模语言模型则显得更为适用[^5]。 ```python # 示例代码展示如何加载不同类型的模型 from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, TfidfRetriever def load_graphrag_model(): retriever = TfidfRetriever() model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained('facebook/bart-large') return {"retriever": retriever, "model": model} def load_llm_model(model_name='baichuan-inc/Baichuan2'): llm = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) return llm ```
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