RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

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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