高级 RAG 流程
介绍
Simple RAG
检索增强生成(RAG)是一种将外部数据源与LLM(大型语言模型)结合的AI架构。其工作分为两步:
1. 检索:使用用户查询从数据库(例如公司知识库)中检索相关信息(“上下文”)。
知识图谱表示实体(文件、人员等)和边缘(关系)
高级 RAG(无知识图谱)
Graph RAG 性能提升
我要投稿
在我们关于用于知识管理的 AI 系列的这一部分中,您将了解知识图谱如何改进检索增强生成 (RAG) 以在公司中进行信息检索。
高级 RAG 流程
介绍
Simple RAG
检索增强生成(RAG)是一种将外部数据源与LLM(大型语言模型)结合的AI架构。其工作分为两步:
1. 检索:使用用户查询从数据库(例如公司知识库)中检索相关信息(“上下文”)。
知识图谱表示实体(文件、人员等)和边缘(关系)
高级 RAG(无知识图谱)
Graph RAG 性能提升
OpenKG
OpenKG(中文开放知识图谱)旨在推动以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联及众包,并促进知识图谱算法、工具及平台的开源开放。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-10-30
一篇文章讲清楚:Ontology为什么是企业落地Agent的关键
2025-10-21
DeepSeek V3.2 AI辅助-构建可视化多维知识立方体展示知识体系
2025-10-19
文档级知识图谱: RAKG(95.91%) VS GraphRAG(89.71%)
2025-10-13
用 AI 重塑阅读体验,将任何书籍转化为可交互的知识图谱
2025-09-29
Spring AI Alibaba Graph升级至1.0.0.4,流式输出演进说明
2025-09-20
AI赋能—大模型搭建知识库
2025-09-17
怎么使用Graph Maker 将文本转换为知识图谱
2025-09-03
向量检索快比LLM还贵?不支持S3的向量数据库,迟早要淘汰!
2025-09-02
2025-08-28
2025-08-26
2025-08-24
2025-08-10
2025-08-30
2025-08-28
2025-08-25
2025-08-18
2025-09-17