网站制作公司报价html网页制作成品
🧠 向所有学习者致敬！
“学习不是装满一桶水，而是点燃一把火。” —— 叶芝
🌐 欢迎加入AI人工智能社区！
我的博客主页： https://lizheng.blog.csdn.net
点击进入AI社区
🚀 让我们一起努力，共创AI未来！ 🚀
关于图基检索增强生成（Graph-based RAG）技术的研究，主要探讨如何将外部知识融入大语言模型（LLMs），提升其性能。
Graph-based RAG
Graph-based RAG框架，用于解决基于图的RAG方法的比较和分析问题。具体来说，
-
图构建：首先，将输入语料库分割成多个块，然后使用LLM或其他工具为每个块创建节点和边，构建图。图的类型包括 passage graph、tree、knowledge graph、textual knowledge graph 和 rich knowledge graph。
-
索引构建：为了支持高效的在线查询，构建索引以存储图中的实体或关系，并计算社区报告以实现高效在线检索。索引类型包括节点索引、关系索引和社区索引。
-
操作符配置：在统一框架下，任何现有的基于图的RAG方法都可以通过使用操作符池及其特定方法参数来实现。操作符分为节点类型、关系类型、块类型、子图类型和社区类型。
-
检索与生成：在检索与生成阶段，首先进行问题转换，将用户问题转换为检索原始单元（如实体或关键词），然后使用选定的操作符检索相关信息并将其与问题一起输入LLM以生成答案。答案生成范式包括直接生成和Map-Reduce生成。
结果与分析
-
特定问题任务的性能：RAG技术显著提高了LLMs的性能，