知识图谱+AI:如何构建一个Graph RAG App?
知识图谱(KGs)和大语言模型(LLMs)简直是天作之合。我在之前的文章中更详细地讨论了这两种技术的互补性,但简而言之,“LLMs 的主要弱点之一在于它们是黑箱模型(即无法解释的模型),并且在处理事实性知识时存在困难,而这些恰恰是 KGs 的最大优势。知识图谱
知识图谱(KGs)和大语言模型(LLMs)简直是天作之合。我在之前的文章中更详细地讨论了这两种技术的互补性,但简而言之,“LLMs 的主要弱点之一在于它们是黑箱模型(即无法解释的模型),并且在处理事实性知识时存在困难,而这些恰恰是 KGs 的最大优势。知识图谱
在传统 RAG 方法中,每个文档都会被拆分成若干小块并向量化以供检索,这可能会导致大量不必要的数据被拆分、存储到向量索引中。然而,在这里,我们的重点是针对特定的用例(如商业合同审查)从每份合同中提取最相关的信息。这些数据随后被结构化为知识图谱,以组织关键实体和
我们今天继续来看GraphRAG的最新进展,可以可以回顾下Graphrag(ms版本)的路程:GraphRAG第一版本2024年4月份,主打global/local search;2024年11月初,搜索优化引入Drift_search动态搜索(https:/
微软 graphrag 微软graphrag 2024-12-20 11:36 9
王豫翔,拥有20余年编程经验,Microsoft AI MVP,一直致力于分享 Azure AI 相关技术。曾在多个大型研讨会担任讲者,包含 TechEd、Tech Summit、Ignite China、Al Bootcamp 等。专注人工智能领域技术创新,
关于产业进展,代码辅助工具,PearAI ,https://trypear.ai/,提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能,还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具,这其实加剧了如cursor等同质产品的竞
王豫翔,拥有20余年编程经验,Microsoft AI MVP,一直致力于分享 Azure AI 相关技术。曾在多个大型研讨会担任讲者,包含 TechEd、Tech Summit、Ignite China、Al Bootcamp 等。专注人工智能领域技术创新,