From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization

最新推荐文章于 2025-06-16 20:03:27 发布
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文章标签： 知识图谱 自然语言处理 人工智能 chatgpt
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csdn_karsa
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Graph RAG——从局部到全局实现高效查询摘要（QFS）
qq_52053775的博客
07-14 606
在现代信息处理技术的广袤领域中，检索增强生成（RAG）技术已成为从外部知识源检索相关信息的重要工具，使得大型语言模型（LLM）能够有效回答涉及私人或未见过的文档集合的查询。然而，在应对全局性查询时，RAG技术的效能受限。例如，当用户提出“数据集中的主要主题是什么？”此类问题时，便需要一种能够综合整个文本语料库信息的解决方案，这构成了查询聚焦的摘要（QFS）任务的核心。传统QFS方法在处理大规模文本时面临扩展性挑战，难以有效应对RAG系统所需的海量文本处理需求。
Vector | Graph：蚂蚁首个开源Graph RAG框架设计解读
南七小僧的学海无涯
08-09 915
RAG的目标是通过知识库增强内容生成的质量，通常做法是将检索出来的文档作为提示词的上下文，一并提供给大模型让其生成更可靠的答案。更进一步地，RAG的整体链路还可以与提示词工程（Prompt Engineering）、模型微调（Fine Tuning）、知识图谱（Knowledge Graph）等技术结合，构成更广义的RAG问答链路。增强训练REALM引入了知识检索器增强大模型预训练，以改进大模型的问答质量和可解释性。增强微调RA-DIT实现了对大模型和检索器的双指令微调，RAFT。
LLMs之GraphRAG：《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-17 8289
1 Introduction介绍人类在各个领域进行的活动依赖于我们阅读和推理大量文档的能力，常常得出超出源文本本身的结论。随着大型语言模型（LLMs）的出现，我们已经见证了在科学发现(Mi-crosoft, 2023)和情报分析(Ranade和Joshi, 2023)等复杂领域自动化类人语义构建的尝试，其中语义构建被定义为“一种有动机的、持续的努力，以理解联系(可以是人、地点和事件之间的联系)，以便预测它们的轨迹并有效地采取行动”(Klein等人，2006a)。然而，支持人类主导的。
【学习笔记】From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization
weixin_45838549的博客
11-22 1196
将所有这些实例级别的总结转换为每个图元素（如实体节点、关系边和声明协变量）的单个描述性文本块，需要进一步通过LLM对匹配的实例组进行总结。
技术动态 | 微软发表GraphRAG论文并即将开源项目
开放知识图谱
05-03 1669
全文摘要:微软发表GraphRAG论文"From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization"并即将开源项目，论文讨论GraphRAG方法，用于对文本语料库进行问题回答，结合了检索增强生成和图形索引，以提高答案的全面性和多样性。主要观点:- GraphRAG将检索增强生成与知识图谱索引相结合，用于问题回答...
From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 论文学习 + 相关内容笔记
m0_63589129的博客
08-20 2016
从最底层开始，逐步构建摘要，确保最重要的信息被包含在内。
From Local To Global
canonical
01-03 186
  几年前Michael Atiyah受邀在浙江大学做过一个讲演，题目是Mathematics in the 20th Century, http://www.cnw3.org/smth/Mathematics/historiesandmathmaticians/goodessays/00000035.htm， 在其中他回顾了二十世纪的主要的数学发展。被他列在第一条的进展就是From Local...
From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization翻译
nopSled
12-21 125
人类在各个领域的努力都依赖于我们阅读和推理大量文档的能力，我们经常得出超出源文本本身的结论（即思考和推理过程。
From Local to Global A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization.pdf
03-04
”这类问题无法通过纯粹的检索任务来解决，因为它们实际上需要一种查询聚焦的总结（Query-Focused Summarization，QFS）技术。 传统的QFS方法虽然能够在一定程度上对问题进行聚焦，但它们无法有效扩展以处理典型的...
大模型笔记
bliblisukabulie的博客
07-23 420
# 大模型软工应用 ## prompt工程 Prompt 工程，也称为 In-Context Prompt，是指在不更新模型权重的情况下如何与大语言模型(Large Language Models, LLM) 交流以引导其行为来获得所需结果的方法。这是一门经验科学，Prompt 工程方法的效果在模型之间可能会有很大差异，因此需要大量的实验和启发式方法。 ## 核采样 核采样技术（Nucleus Sampling），也称为Top-p Sampling，是一种在自然语言生成任务中用于控制文本多样性和
大型语言模型的中毒攻击的系统评价
hao_wujing的专栏
06-11 1034
大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞！！！随着预训练大型语言模型 （LLM） 及其训练数据集的广泛使用，人们对与其使用相关的安全风险的担忧显著增加。 这些安全风险之一是 LLM 中毒攻击的威胁，攻击者修改 LLM 训练过程的某些部分，导致 LLM 以恶意方式运行。作为一个新兴的研究领域，当前 LLM 中毒攻击的框架和术语源自早期的分类中毒文献，并未完全适应生成式 LLM 设置。我们对已发布的 LLM 中毒攻击进行了系统评价，以阐明安全影响并解决文献中术语的不一致问题。我们提出了一个全面的中毒威胁模型，适用于
语言模型进化论：从“健忘侦探”到“超级大脑”的破案之旅
Ven%的博客
06-13 94
想象一下，你面前站着一位试图理解人类语言的机器人侦探。早期它像个固执的老学究，拿着厚厚一本《语法规则大全》办案：“‘吃苹果’合法，‘苹果吃’非法！”结果案件越复杂，规则手册越臃肿，最终陷入死胡同。
NLP 基础概念
m0_64087341的博客
06-13 1014
摘要：NLP（自然语言处理）是让计算机理解、生成人类语言的人工智能技术，涉及多学科交叉。其核心任务包括：中文分词（切分连续中文文本）、子词切分（解决词汇稀疏问题）、词性标注（标记单词词性）、文本分类（自动归类文本）、实体识别（提取人名地名等）、关系抽取（识别实体间语义关系）、文本摘要（生成内容概要）、机器翻译（跨语言自动翻译）和自动问答（理解并回答自然语言问题）。这些任务为语言技术发展奠定了基础，广泛应用于信息处理、知识图谱构建等领域。
自然语言处理相关基本概念
最新发布
cjhcjq122108的博客
06-16 266
定义研究语言的本质、结构和发展规律的科学，涵盖语音、文字、语法等属性。分支包括历时语言学、共时语言学、描述语言学等。核心内容分析语言的形态、句法、语义等层面，如词素（词根、前缀、后缀等）的构成规则。
【论文解读】Gorilla：连接海量API的大型语言模型
分享论文解读，分享思考见解，分享实践经验
06-16 690
Gorilla 提出了一种通过微调 (fine-tuning) 和检索增强 (retrieval augmentation) 的方法，使 LLM 能够更有效地使用大量 API。构建了一个大规模的、包含真实世界 API 调用及其指令的数据集 (APIBench)，并在此数据集上微调一个基础 LLM。
NLP学习路线图（三十九）：对话系统
2501_91516851的博客
06-11 315
对话系统正重塑人机交互方式，成为自然语言处理的核心应用。文章剖析了对话系统的三大核心技术：自然语言理解（解析用户意图）、对话管理（维护交互状态）和自然语言生成（输出自然回复），并对比了任务导向型与聊天机器人系统的差异。随着大模型发展，系统展现出零样本学习、多模态交互等新能力，在医疗、教育等领域实现深度应用。当前挑战包括个性化服务、持续学习及安全可靠输出，而GPT-4等模型正推动对话系统向复杂推理和更广泛场景演进。
Mistral AI发布Magistral系列：面向企业与开源应用的先进链式思维大语言模型
2301_79342058的博客
06-12 867
Mistral AI发布Magistral系列大语言模型，包含开源版Magistral Small（240亿参数）和企业版Magistral Medium。该系列采用链式思维微调技术，优化推理性能，在多语言支持（包括法语、中文等）和推理任务中表现突出。Magistral Medium推理速度达每秒1000 token，适合高并发场景。模型在AIME2024基准测试中准确率最高达90%，兼具高效与可控性，适用于医疗、金融等关键领域。此次发布标志着AI发展从参数规模优先转向推理质量优先的战略转型。
Python爬虫（54）Python数据治理全攻略：从爬虫清洗到NLP情感分析的实战演进
weixin_48374562的博客
06-12 1278
清洗效率突破：处理速度提升12倍（单机→分布式）质量管控升级：数据可用率从62%→98.7%分析精度飞跃：情感分析准确率达87.3%运维成本降低：自动化验证减少75%人工复核工作量数据治理已进入智能化时代，通过本文展示的技术栈组合，企业可以快速构建起具备自我进化能力的数据资产管理体系，真正实现从"数据沼泽"到"数据金矿"的价值跃迁。
多模态大语言模型arxiv论文略读（123）
Jamence的博客
06-15 711
➡️ 研究动机：尽管视觉提示方法在增强MLLMs的视觉能力方面取得了成功，但一些研究表明，MLLMs可能会与视觉提示不一致，这主要是由于预训练阶段缺乏多样化的视觉提示数据。➡️ 研究动机：现有的评估方法，如视觉问答（VQA），虽然能够可靠地检查模型的特定视觉能力，但通常通过多项选择题的形式进行，这使得模型更容易选择答案而非生成答案。为了克服这些局限，研究团队提出了一种新的框架CVR-LLM，通过将图像转换为详细的上下文感知描述，并利用LLMs的文本知识进行准确预测，从而提高模型在复杂视觉推理任务中的表现。
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