【大模型之Graph RAG系列之一】由谷歌搜索的演进看知识图谱如何改进RAG技术

引言

在大模型时代把知识库和大模型技术相结合的 RAG 技术因为提高搜索和问答的准确性和洞见,帮助企业更好地理解客户需求,提供更个性化和满足客户需求的服务。

传统的基于向量的RAG（Retrieval Augmented Generation）技术在面对海量数据时，常常面临着与互联网早期AltaVista现象相似的问题，即搜索结果准确性低，用户难以快速找到所需信息。本文旨在探讨一种新的基于知识图谱的RAG技术，它被认为是提升智能搜索准确度的关键方向之一。

作为介绍Graph RAG技术的系列文章之一，本文将首先回顾“AltaVista效应”及其解决方案，进而揭示Graph RAG技术在现代搜索中的应用潜力。

1. “AltaVista效应”及谷歌的解决方案

在互联网的早期，用户在进行搜索时常常会遇到一个问题，即“AltaVista效应”。这个效应指的是用户在搜索结果中收到成千上万的网页，其中许多都是不相关的，这使得用户难以找到真正需要的信息。在那个时代，由于互联网内容有限，这个问题并不明显。然而，随着内容的爆炸性增长，这个问题变得越来越严重。

谷歌为了解决“AltaVista效应”，推出了PageRank技术。PageRank是一种图形算法，它通过分析网页之间的链接关系，对网页的重要性进行排名。这种方法侧重