目录
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- nano-GraphRAG
- 案例分析:如何选择合适的GraphRAG框架
引言:问答系统的演变
近年来,大型语言模型(LLMs)如 GPT-4 在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,展现出强大的文本理解和生成能力。然而,尽管这些模型在许多任务上表现优秀,它们仍然面临知识缺失、幻觉问题和推理能力不足的挑战。这些问题使得它们难以完全满足复杂问答系统的需求。
为了解决这些问题,GraphRAG(知识图谱与检索增强生成的结合)作为一种新兴的框架,为构建更加智能、可靠的问答系统提供了新的思路。GraphRAG通过结合知识图谱(KG)的丰富语义和推理能力,以及LLM的自然语言理解和生成能力,能够更精准地理解问题、检索信息和生成答案。
随着GraphRAG框架的普及,许多开发框架应运而生,帮助开发者构建更高效的智能问答系统。然而,面对市场上众多的GraphRAG框架,开发者常常困惑:如何选择最适合自己项目的GraphRAG框架?
本文将深入