<aside> 💡

相關頁面: AI相關工具非常非常的多,RAG開發工具會整理在RAG開發工具,LLM以及相關工具會整理在Large Language Models,Graph RAG開發工具會整理在Graph RAG,其他工具整理在Generative AI開發工具中。目前還有一些資料在Generative AIRAG中,將逐步整理這些內容。

</aside>

基本概念

Graph Retrieval-Augmented Generation,(Graph RAG) 是一種結合知識圖譜和生成式AI的創新技術。它通過利用知識圖譜的結構化資訊來增強大型語言模型(LLM)的檢索和推理能力,從而提高AI系統的準確性和可解釋性。Graph RAG的核心思想是將傳統的文本檢索擴展到圖形結構,使AI能夠更好地理解和利用複雜的關係和上下文資訊。

知識圖譜 (Knowledge Graph)是一種以圖形結構來表示知識的方法,它將概念、實體和它們之間的關係以節點和邊的形式呈現。在Graph RAG中,知識圖譜扮演著關鍵角色,為AI提供了豐富的上下文和結構化信息。這種方法不僅提高了檢索的精確度,還能夠捕捉到複雜的語義關係,從而增強AI系統的理解和推理能力。

Graph RAG