Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
摘要
RAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的机器学习模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。这次，我们借助 LLM 的力量，强化下 RAG。
请登录后发表评论
登录
全部评论
NebulaGraph
- 目录
- 基于图数据库 NebulaGraph 实现的欺诈检测方案及代码示例
- 图数据库 NebulaGraph 的内存管理实践之 Memory Tracker
- 可视化探索开源项目的 contributor 关系
- 当金融风控遇上人工智能，众安金融的实时特征平台实践
- 云原生基础设施实践：NebulaGraph 的 KubeBlocks 集成故事
- 基于 LLM 的知识图谱另类实践
- 数据库重构之路，以 OrientDB 到 NebulaGraph 为例
- Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
- 如何给图数据库 NebulaGraph 新增一种数据类型，以 Binary 为例
- 万字带你走过数据库的这激荡的三年
- 图数据库基准测试 LDBC SNB 系列讲解：Schema 和数据生成的机制
- 这是一份简单到没朋友的上手图数据库的图文教程
- 架构设计｜基于 raft-listener 实现实时同步的主备集群
- 实践分享｜关于 nebula-stats-exporter 的使用
- 解析内存中的高性能图结构
- 图数据库驱动的基础设施运维实操
- 五矿期货：NebulaGraph 图数据库在金融期货行业的应用与实践探索
- NebulaGraph 图数据库完成鲲鹏、飞腾、海光等国产 CPU 信创兼容性认证
- NebulaGraph 发布企业版 v3.4.0，赋能企业用户「更稳更快」探索关联数据价值
- 揭秘可视化图探索工具 NebulaGraph Explore 是如何实现图计算的
- 图数据库认证考试 NGCP 错题解析 vol.02：这 10 道题竟无一人全部答对
- NebulaGraph 亮相美的楼宇科技「True」大会，探讨图数据库在智慧园区行业应用
- 如何判断多账号是同一个人？用图技术搞定 ID Mapping
- 连接微信群、Slack 和 GitHub：社区开放沟通的基础设施搭建
- 一文上手图数据备份恢复工具 NebulaGraph BR
- 图数据库中的“分布式”和“数据切分”（切图）
- 用图技术搞定附近好友、时空交集等 7 个典型社交网络应用
- 图数据库在中国移动金融风控的落地应用
- Springboot 撞上 NebulaGraph——NGbatis 初体验
- 连接 AI，NebulaGraph Python ORM 项目 Carina 简化 Web 开发
