LLM之RAG理论（五）| 使用知识图谱增强RAG

       知识图谱（KG）或任何图都包括节点和边，其中每个节点表示一个概念，每个边表示一对概念之间的关系。本文介绍一种将任何文本语料库转换为知识图谱的技术，本文演示的知识图谱可以替换其他专业知识图谱。

一、知识图谱

       知识图谱表示了任意两个实体之间的关系，在这个结构中，节点表示着诸如人、地点或事件之类的实体，而边表示这些实体之间的连接。知识图谱还包含了第三个元素，通常被称为谓词或边缘标签，它阐明了关系的性质。

       知识图谱就像智能网络一样，显示了现实世界中的事物是如何连接的。它存储在图形数据库中，并可视化为图形结构，形成我们所说的“知识图”。用户可以像实时聊天机器人对话一样使用graph数据进行聊天。

       知识图谱有多种用途。通过应用图算法，我们可以计算任何节点的中心度，从而深入了解一个概念在一系列工作中的重要性。分析连接和断开的概念集，或确定概念群落，可以提供对主题的全面理解。知识图谱使我们能够揭示看似不相关的概念之间的联系。

       此外，知识图谱可以用于图检索增强生成（GRAG或GAG），并促进与文档的对话交互。与具有固有局限性的传统版本的RAG相比，这种方法通常产生优越的结果。例如，依赖简单的语义相似性搜索进行上下文检索可能并不总是有效的，尤其是当查询缺乏足够的上下文时，或者当相关信息分散在庞大的文本语料库中时。

二、高级RAG体系结构

1. 使用矢量数据库编码文档；

2. 使用sentence transformer将查询转换为向量；

3. 基于输入的查询从矢量数据库中检索相关上下文；

4. 利用查询和检索到的上下文来激发LLM。

三、RAG的局限性

       RAG的一个主要缺点是它很难对复杂而细微差别的查询提供精确的响应。这种限制源于几个因素：

理解用户意图：RAG系统可能很难完全掌握用户查询背后的确切意图，这是向LLM提供准确信息的关键方面。