weixin_40143861的博客

即使是最复杂的模型也受限于其与数据的隔离，特别是当被困在信息孤岛和传统系统之后。所以上下文集成很重要

大家知道人脸识别吗，计算机上的视频（本质也是图⽚）是由数字组成的，因此通过数学计算可以进⾏图像识别。⼈脸识别任务是图像识别的⼦类，图像识别可拆分为图像检测和图像对⽐两个任务：检测图像⾥的⼈脸，实际上是分类问题的⼀种，即图像⾥有没有⼈脸，图像对⽐是指检测出的⼈脸和预先采集的⼈脸的相似程度。

我们从上面的例子可以看出，我们已经实现了怎么给agent纠错，我们用的就是LangGraph中的时间检查点遍历的方式。这为我们做自主软件工程AI应用提供了强大灵活的处理方法。

如果设置了标志，将导向到该节点。否则，它让预构建函数选择下一个节点。这里回忆一下，tools_condition函数只是检查响应消息中是否chatbot有任何响应。如果是，它将导向到该节点。否则，它将结束graph`。"chatbot",最后，我们添加简单的边并编译图形。这些边指示图形每当a执行完成时 a -> b。try:pass可以看到chatbot。

Graph RAG 通过引入图结构，为传统的 RAG 框架带来了以下优势：更强的关系建模能力：图结构能够显式地表示实体之间的关系，适合处理复杂知识。更高效的检索：图遍历算法能够快速检索到相关信息，提升系统性能。更丰富的生成结果：通过融合图信息，生成的结果更加准确和多样化。未来，随着知识图谱和图神经网络技术的不断发展，Graph RAG 有望在问答系统、推荐系统、知识推理等领域发挥更大的作用。对于 AI 从业者来说，掌握 Graph RAG 技术将为解决复杂问题提供新的思路和工具。