Как реализовать Graph RAG с использованием графов знаний и векторных баз данных
• Пошаговое руководство по внедрению дополненной поиском генерации (RAG), семантического поиска и рекомендаций. • RAG - это извлечение релевантной информации для дополнения запроса, отправляемого LLM. • Идея заключается в том, чтобы дополнить запрос соответствующей информацией для точного ответа. • Графики знаний являются идеальным способом хранения внутренних данных и дополнения запросов LLM. • RAG и RAG с использованием KG - это методологии объединения технологий, а не продукт или технология сами по себе. • Существует три способа использования КГ для извлечения информации: поиск на основе вектора, извлечение запроса из запроса и гибридный (vector + SPARQL). • Векторные базы данных могут выполнять семантический поиск, вычисления сходства и некоторые формы RAG довольно хорошо. • KG предоставляет возможность контролировать производительность для оптимизации результатов. • KG может помочь снизить вероятность отравления контекстом и расширить доступ к данным. • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
