KET-RAG

KET-RAG官网

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

KET-RAG是什么？

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个基于Python的开源框架，它结合了知识图谱技术，实现了高效的检索增强型文本生成。简单来说，它能帮助你快速从大量的文本数据中找到你需要的信息，并生成高质量的答案。它特别适用于需要处理海量数据、并需要快速准确地获取信息的场景，例如问答系统、智能客服和知识管理系统等。

KET-RAG的主要功能

KET-RAG 的核心功能在于高效地检索和生成文本。它通过两种索引方式——知识图谱骨架（SkeletonRAG）和文本-关键词二分图（KeywordRAG）——来实现对文本数据的快速访问。SkeletonRAG 帮助提取结构化知识，而 KeywordRAG 则高效地连接关键词和文本片段。这两种方式结合，使得 KET-RAG 能够快速定位相关信息，并生成更准确、更符合语境的答案。此外，KET-RAG 还支持灵活的配置和扩展，方便用户根据自己的需求进行定制。

如何使用KET-RAG？

使用 KET-RAG 主要包括以下步骤：首先，你需要使用 Poetry 安装必要的依赖包；然后，初始化项目，设置好文件结构；接着，你可以通过调整提示词（prompt-tune）来优化检索效果；之后，构建索引，创建知识图谱和文本索引；最后，使用提供的脚本 (create_context.py 和 llm_answer.py) 生成上下文和答案。整个过程相对清晰，文档也提供了详细的步骤说明。

KET-RAG的产品价格

KET-RAG 是一个开源项目，完全免费。

KET-RAG的常见问题

KET-RAG 支持哪些类型的知识图谱？ KET-RAG 支持多种类型的知识图谱，具体取决于你如何构建你的索引。你可以根据你的数据和需求选择合适的知识图谱类型。

如果我的数据量非常大，KET-RAG 的性能如何？ KET-RAG 的设计目标就是处理大规模数据。通过多粒度索引框架，它可以有效地降低索引成本，并提高检索速度。当然，实际性能会受到硬件配置和数据特点的影响。

KET-RAG 如何处理歧义问题？ KET-RAG 通过结合实体和关键词通道，以及对提示词的优化，来尽可能地减少歧义。但对于一些非常复杂的歧义情况，可能仍然需要人工干预或更高级的自然语言处理技术来解决。

KET-RAG官网入口网址

https://github.com/waetr/KET-RAG

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