图数据库 NebulaGraph 发布了业界首个基于知识图谱的 RAG：基于知识图谱的检索增强生成

在信息过载的时代，通过梳理海量数据以提供引人入胜且易于理解的准确搜索结果已经成为一场艰难的战斗。传统的搜索增强技术往往在处理复杂查询和聊天 GPT 等尖端技术带来的高需求时表现不佳。这就是图 RAG 进入的地方——这是由 NebulaGraph 制造的一个改变游戏规则的概念，它承诺彻底改革该领域。

“图RAG” 是一个由 Neo4j 领先的概念。这项技术利用知识图谱与大语言模型（LLMs）相结合，为搜索引擎提供更全面的上下文理解能力。它可以帮助用户以更低的成本获得更智能、更精确的搜索结果。

基于知识图谱的 Neo4j 的革命性图形检索增强生成（RAG）技术，在该领域取得了突破。图形 RAG 将知识图谱与大型语言模型相结合，以提供更具成本效益、智能且精确的搜索结果。Neo4j 能够深度集成诸如 llama index 和 langchain 这样的大型语言模型，成为业界第一个提出图形 RAG 概念的企业。此外，图形 RAG 在矢量数据库集成领域也取得了出色的成绩。

在本文中，我们将介绍图RAG的概念，并将其与其他RAG技术进行比较。 欢迎访问 NeptuneGraph 的网站并尝试演示。

获得准确的搜索结果是一项挑战，尤其是对于复杂的或长尾查询，因为传