RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

最新推荐文章于 2025-03-10 15:27:10 发布
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本文介绍了RAG检索增强生成模型及其与知识图谱的结合，阐述了知识图谱在问答系统中的应用，包括实体识别、关系推理和答案生成。RAG模型结合检索和生成技术，提高了问答系统的准确性和效率，而知识图谱的引入进一步提升了性能，支持复杂推理和答案解释。文章涵盖了模型发展、核心算法、实际应用和未来挑战。

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1. 背景介绍

随着互联网和信息技术的飞速发展，人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统，应运而生，并逐渐成为信息检索领域的研究热点。

早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法，其回答准确率和效率都比较低。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的问答系统取得了显著的进展。其中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）模型成为了问答系统领域的重要研究方向之一。

RAG模型结合了检索和生成两种技术，能够有效地利用外部知识库，提升问答系统的准确率和效率。知识图谱作为一种结构化的知识库，能够提供丰富的实体、关系和属性信息，为RAG模型提供了重要的知识来源。

1.1 问答系统的发展历程

问答系统的发展大致可以分为三个阶段：

  • 基于规则的问答系统：主要依靠人工编写的规则和模板，匹配用户的问句，并给出相应的答案。这类系统回答准确率低，可扩展性差。
  • 基于信息检索的问答系统：利用信息检索技术，从大规模语料库中检索相关文档，并从中提取答案。这类系统回答准确
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第七章：RAG与知识图谱融合实战
AI天才研究院
05-04 833
1. 背景介绍 随着信息爆炸时代的到来，人们对知识获取和理解的需求日益增长。传统的搜索引擎和问答系统往往只能提供简单的关键词匹配或基于统计的答案，无法满足用户对深度知识和推理能力的需求。近年来，随着自然语言处理（NLP）和知识图谱技术的快速发展，将两者结合起来构建更智能的知识问答系统成为了研究热点。 RAG（Retrie
WeKnow-RAG:知识图谱赋能的智能检索增强生成系统
步子哥的博客
08-31 922
WeKnow-RAG的出现,让我们看到了AI系统在处理复杂知识方面的巨大潜力。它不仅仅是技术的进步,更是对人类知识组织和利用方式的一种全新探索。正如艾萨克·阿西莫夫所说:"科学搜集事实,就像从沙滩上搜集鹅卵石一样。但科学的真正特质不是搜集事实,而是用事实解释其他事实。"WeKnow-RAG正是朝着这个方向迈出了重要一步,它不仅能搜集信息,更能理解信息之间的联系,从而产生更深刻的洞察。在这个信息爆炸的时代,我们不缺乏数据,缺乏的是将数据转化为有用知识的能力。
RAG 增强视觉问答的简单框架
ms44的专栏
09-05 869
检索增强生成 (RAG) 是一种强大的技术，可以提高大型语言模型 (LLM) 生成的答案的准确性和可靠性。它还提供了检查模型在特定生成过程中使用的源的可能性，从而使人类用户更容易进行事实核查。此外，RAG 可以使模型知识保持最新状态并整合特定主题的信息，而无需进行微调。总体而言，RAG 提供了许多好处和很少的缺点，并且其工作流程易于实施。正因为如此，它已成为许多需要最新和/或专业知识的 LLM 用例的首选解决方案。
一文搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）
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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。
【2025版】一文讲清RAG与本地知识库、向量数据库、知识图谱的联系与区别
最新发布
jennycisp的博客
03-10 1064
RAG是一种从外部检索数据的方式；本地知识库相当于一个资料库；而知识图谱是组织数据的一种更加科学的方式；向量数据库是用来存储向量化数据的一个载体。所以，本地知识库，向量数据库和知识图谱和RAG没什么直接关系，如果说有关系就是它们三者可以作为RAG技术的一种具体实现；但RAG也可以使用其它的实现方式。RAG，本地知识库，向量数据库，知识图谱是四个完全独立的技术，它们之间没有任何直接关系，但又可以互相合作以达到某种效果。
RAG检索增强技术在知识库智能检索场景下的应用实践
FrenzyTechAI的博客
12-18 8542
本文我们主要探讨了知识检索增强（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的关键评估方法和行业应用，以及几种现有的技术栈选择及其优缺点。首先，关于RAG的效果评估，我们提到了两种主要的评估方式：独立评估和端到端评估。独立评估包括检索评估和生成评估，重点在于分别量化检索结果的质量和生成问题的能力。端到端评估则结合了无标签和有标签的评估指标，以及人工或GPT模型的评估方法，以获得更全面的效果评价。
了解大模型 RAG （Retrieval-Augmented Generation）：大模型外挂知识库 （检索增强技术）
简简单单Onlinezuozuo
12-03 3848
了解大模型 RAG （Retrieval-Augmented Generation）：大模型外挂知识库 （检索增强技术）为了弥补通用的预训练大模型在某些专业领域的短板、或者特别强化大模型在某个细分场景下的能力，我们使用 RAG 外挂知识库来增强大模型的能力检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是一种新型AI模型，集检索和生成于一体。
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传统的 RAG 系统在实际应用中逐渐暴露出诸多不足，如知识更新效率低下、处理复杂查询能力有限以及计算成本高昂等。在此背景下，LightRAG 系统作为一种创新解决方案，凭借其独特的设计和先进的技术，为解决传统 RAG 系统面临的困境带来了新的希望，也为自然语言处理领域的发展注入了新的活力。
基于RAG的垂直领域知识图谱构建方法论
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基于RAG的垂直领域知识图谱构建方法论 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 随着大数据时代的到来,各行各业都面临着如何有效管理和利用海量信息的挑战。在这种背景下,知识图谱作为一种新兴的知识表示和管理方式,正在受到广泛关注。知识图谱能够将结构化和非结构化数据进行
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在人工智能的浩瀚星海中,大语言模型(LLMs)无疑是当前最耀眼的新星。它们不仅推动了自适应智能代理的发展,更被视为通往通用人工智能(AGI)的重要桥梁。然而,就像每颗星辰都有其阴暗面一样,LLMs也存在着不容忽视的缺陷——它们常常产生事实错误的信息,甚至生成"幻觉"内容,严重影响了其可靠性。这个问题就像是AI世界里的"阿喀琉斯之踵",严重制约了LLMs在现实世界中的应用。为了应对这一挑战,来自平安银行、清华大学等机构的研究团队提出了一种创新方法——WeKnow-RAG。
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以下是如何生成知识图谱、将数据加载到图形数据库中,并将其用作检索增强生成之上的一个层,以提供更可管理和更强大的知识的分步说明。我们可以在知识图谱中应用RAG,而不是直接查询,我们可以根据问题在知识图谱中进行搜索,并使用搜索结果作为上下文来生成答案。这里的查询字符串是一个问题:AES加密的安全级别是什么,它根据你的问题提取了关键词,并从你的图形数据库中查询它们。知识图谱 rag 最强大的用例在于它可以与现有的搜索结合使用,将额外的知识注入 GenAI 结果中,从而提高性能。
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在当今信息爆炸的时代，搜索引擎扮演着连接用户和海量信息的桥梁角色，然而，仅仅返回一堆结果并不足以满足用户的需求。搜索结果的相关性直接影响着用户体验的好坏，而重排（Re-ranking）技术的出现为优化搜索结果提供了新的可能性。本文将探讨重排技术的重要性以及它如何帮助改进搜索结果的相关性和用户满意度。
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知识图谱在RAG系统中的应用概述
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我们生活在一个信息无处不在的时代，只需点击一下即可访问。然而，真正的问题是如何从这些数据洪流中提取精确且相关的答案，以及如何提供抽象和全面的答案。这时，两种创新技术应运而生：知识图谱和检索增强生成（RAG）。这些技术有望改变我们与信息互动的方式，提供更智能、更具上下文的响应。检索增强生成与知识图谱RAG是一种结合信息检索与文本生成的技术，以提供上下文相关且详细的响应。RAG过程可以分为三个主要阶段：文档处理和向量化：文档经过处理并使用高级语言模型转换为向量。
知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现）
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对一个查询问题分别进行了测试, 与没有RAG，仅利用LLM生成回复的情况进行对比，在有GraphRAG 的情况下，LLM模型回答的信息量更大、准确会更高。
Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
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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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检索增强生成（RAG）与知识图谱：结合自然语言处理与知识表示的前沿技术
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检索增强生成（RAG）是一种结合了生成式和检索式模型的混合型方法。其核心思想是，在生成模型进行回答或生成任务之前，先通过一个检索模块从大量的外部文档或知识库中检索相关信息，然后将这些检索到的信息输入到生成模型中，辅助生成更精确和相关的答案或内容。传统的生成式模型（如GPT）在生成时仅依赖于其训练数据中的知识，而检索增强生成则通过引入外部知识源来弥补这一限制。这种方法能够显著提高生成任务的准确性和信息的相关性，尤其是在处理动态更新的信息时。
Self-RAG:利用大模型增强知识图谱的能力
sin_ceraly_的博客
12-13 552
“Graph RAG”是NebulaGraph首创的概念，利用知识图谱与大型语言模型（LLMs）相结合，为搜索引擎提供更全面的上下文理解，帮助用户以更低的成本获得更智能、更精准的搜索结果。该技术是该领域的一项突破，可以与大型语言模型（如Llama Index和LangChain）深度集成，是首家提出Graph RAG概念的行业领先者。
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