前言
传统的RAG方法主要依赖于从大量文档中抽取文本片段来辅助LLM生成答案或内容。但这种方法存在一定的局限性,如缺乏足够的上下文信息、事实准确性和语言精确性等。为了解决这些问题,Graph RAG作为一种新兴的方法应运而生。
1. 什么是Graph RAG?
Graph RAG(Graph Retrieval-Augmented Generation)是在传统的RAG基础上发展起来的,它通过引入图数据库技术,更加丰富和结构化的上下文信息,增强了LLM的理解深度和准确性。
2. 工作原理
Graph RAG的核心思想是利用图数据库来存储和管理实体及其关系,从而为LLM提供更为丰富的上下文信息。
Graph RAG的工作流程可以分为以下几个步骤:
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实体提取:首先,从大量的文档和数据源中提取