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张小明 2026/1/11 20:13:45
站长统计免费下载,网站访问跳出率,找个网站懂的网站,企业年报网上申报入口免费官方Graph RAG结合知识图谱与检索增强生成#xff0c;使大模型具备更深层次的上下文理解与知识整合能力#xff0c;超越传统向量搜索局限。文章介绍了其基本概念、优势、两种知识图谱类型(实体中心型和内容中心型)、高连接度图谱管理方法及未来发展方向。作为企业级AI应用的重要技…Graph RAG结合知识图谱与检索增强生成使大模型具备更深层次的上下文理解与知识整合能力超越传统向量搜索局限。文章介绍了其基本概念、优势、两种知识图谱类型(实体中心型和内容中心型)、高连接度图谱管理方法及未来发展方向。作为企业级AI应用的重要技术Graph RAG融合了知识图谱的结构化语义优势和RAG的外部知识增强能力在智能检索、问答系统等领域有广阔应用前景。1. 什么是 RAGRAGRetrieval-Augmented Generation是一种通过外部知识增强大语言模型LLM的方法。在生成过程中RAG 会检索外部数据形成“智能上下文Smart Context”让模型回答更加准确。智能上下文的四类核心数据:用户输入数据实时对话输入非结构化数据视频、图片、PDF、二进制文件等个性化与画像数据购买历史、点击记录等推理与预测数据预测兴趣、流失概率等2. Graph RAGRAG 的升级版Graph RAG 在 RAG 基础上引入知识图谱用图中的“节点”和“边”表示概念与关系确保模型不仅能访问语义信息还能理解关系结构。两种知识图谱类型实体中心型Entity-Centric节点为实体常用于基于 Cypher、Gremlin 的复杂查询。内容中心型Content-Centric节点即原始内容文本段落、图表等更适合与 LLM 结合。柯基数据同时支持这两种知识图谱类型。3. Graph RAG 的优势增强上下文理解理解信息间的依赖与关系生成内容更连贯。改进知识整合可融合多源异构数据图谱、外部数据库等。应对向量检索的盲区可人工添加边解决遗漏召回的情况。可扩展性强通过查询时发现关系而非预先加载避免性能瓶颈。4. 内容中心型图谱如何解决实体中心型局限传统实体型局限构建耗费人力与领域知识数据抽取前置可能丢弃重要上下文扩展性差、成本高内容型优势保留原始内容无需频繁重建索引构图无需 LLM可在向量检索管线中直接建立边易用预构建抽取器快速加载文档5. 高连接度图谱的管理与 MMR 遍历在高连接度知识图谱中通过存储节点链接信息最大边际相关性MMR遍历实现高效、去冗余的结果召回。6. 无边图谱与“链接”模型Graph RAG 还可通过“链接”Link概念实现无物理边的高效遍历节点通过标签Tag间接相连查询时实时计算边减少存储和遍历成本这种方法可用双部图Bipartite Graph表示路径为“节点 → 标签 → 节点”。7. 未来发展方向Graph RAG 的未来趋势包括自动人工混合链接建立多模态链接图文表混合文档术语链接及自然语言引用检测引用管理与混合型知识图谱支持基于重排序的遍历节点/社区摘要生成8. 技术落地与实践Astra DB 实践亮点即开即用的内容中心型知识图谱支持与 LangChain 集成简单两行代码接入 Graph Vector Store面向实时 AI 应用的高性能向量图谱混合检索小结Graph RAG 不仅是技术升级更是企业级 AI 应用走向精准、实时、上下文感知的重要一步。它融合了知识图谱的结构化语义优势和 RAG 的外部知识增强能力未来在智能检索、问答系统、科研知识管理等领域将有广阔应用前景。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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