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原标题:微软开源的GraphRAG爆火,Github Star量破万,生成式AI进入知识图谱时代?
关键字:图谱,向量,知识,数据,答案
文章来源:机器之心
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内容摘要:
机器之心报道
编辑:Panda W知识图谱从不退环境!LLM 很强大,但也存在一些明显缺点,比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成(RAG)可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。
本月初,微软发布最强 RAG 知识库开源方案 GraphRAG,项目上线即爆火,现在星标量已经达到 10.5 k。项目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
官方文档:https://microsoft.github.io/graphrag/
有人表示,它比普通的 RAG 更强大:GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱,在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能,尤其是在处理私有数据时。GraphRAG 和传统 RAG 对比结果
现如今,RAG 是一种使用真实世界信息改进 LLM 输出的技术,是大多数基于 LLM 的工具的重要组成部分,一般而言,RAG 使用向量相似性作为搜索,称之为 Baseline RAG(基准RAG)。但 Baseline RAG 在某些情况下表现并不完美。例如:
Baseline RAG 难以将
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