《GraphRAG一种基于知识图谱的大模型检索增强实现策略》电子书下载

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《GraphRAG一种基于知识图谱的大模型检索增强实现策略》电子书下载：

这篇论文介绍了Graph RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种基于知识图谱的大模型检索增强实现策略。

研究背景
​​1.背景介绍:​​
这篇文章的研究背景是现有的检索增强方法主要依赖非结构化文本，而知识图谱作为一种结构化的数据源，可以在检索过程中提供更高的相关性和准确性。通过利用知识图谱，可以减少基于嵌入的语义搜索所导致的不准确性，特别是在处理领域特定知识时。
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2.研究内容:​​
该问题的研究内容包括如何利用知识图谱进行检索增强，以提高大语言模型（LLM）的生成效果。具体来说，文章提出了Graph RAG方法，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，并结合LLM进行检索增强。
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3.文献综述:​​
该问题的相关工作主要集中在利用知识图谱进行信息检索和增强生成方面。现有的方法多依赖于非结构化文本，而知识图谱的应用相对较少。本文提出的Graph RAG方法旨在填补这一空白，通过结合知识图谱和大语言模型，提高检索和生成的效果。

核心内容
1.​​Graph RAG的定义:​​
Graph RAG是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型（LLM）进行检索增强。

2.​​Graph RAG的思路:​​
将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，实体和关系对应于单词。
对用户输入的query提取实体，构造子图形成上下文，最后送入大模型完成生成。
使用LLM从问题中提取关键实体。
根据这些实体检索子图，深入到一定的深度。
利用获得的上下文利用LLM产生答案。

3.​​示例介绍:​​
示例一：用户输入“tell me about Peter quill”，识别关键词“quill”，编写cypher语句获得二跳结果。
示例二：用户输入“Tell me events about NASA”，得到关键词“NASA”、“events”，召回二度逻辑，提取知识三元组并送入LLM完成问答。

4.​​排序优化方式:​​
基于知识图谱召回的方法可以和其他召回方法一起融合，但这种方式在图谱规模很大时有提升空间。
粗排阶段：根据问题query和候选路径path的特征，对候选路径进行粗排，采用LightGBM机器学习模型，保留topn条路径。
特征包括字符重合数、词重合数、编辑距离、path跳数、path长度、字符的Jaccard相似度、词语的Jaccard相似度、path中的关系数、path中的实体个数、path中的答案个数、判断path的字符是否全在query中、判断query和path中是否都包含数字、获取数字的Jaccard相似度。
精排阶段：采用预训练语言模型，计算query和粗排阶段的path的语义匹配度，选择得分top2-3答案路径作为答案。

结论
本文提出的Graph RAG方法通过结合知识图谱和大语言模型，提高了检索和生成的效果。该方法能够有效利用知识图谱中的实体和关系，减少基于嵌入的语义搜索所导致的不准确性。通过排序优化，进一步提升了检索的准确性和效率。Graph RAG为知识图谱在大语言模型中的应用提供了一种新的思路，具有较高的实用价值。

这篇论文展示了如何通过知识图谱增强大语言模型的检索能力，具有重要的理论和实践意义。

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