湖南
實踐數據顯示，知識圖譜增強的 RAG 系統有顯著改進：
檢索召回率從傳統 RAG 的 60% 提升到 80-85%
對比類問題的準確率提高約 35%
對于需要多步推理的問題，回答質量提升最為明顯
一位企業用戶分享："以前我們的 AI 助手回答'A組件和B組件的區別'這類問題時，要么只說一個組件的情況，要么給出完全不相關的信息。
引入知識圖譜后，系統能夠清晰列出關鍵差異點，就像一個真正了解產品的專家。"
如果你想構建自己的知識圖譜增強 RAG 系統，以下是實用的步驟建議：
自動化實體關系抽取：使用開源的DSPy庫可以規范化輸出數據，讓大模型自動從文檔中提取實體和關系
統一數據存儲策略：選擇能同時支持向量和圖結構的數據庫，避免跨庫查詢帶來的延遲和維護復雜性
K度擴散搜索機制：實現擴散式的圖檢索算法，從初始相關節點出發，按關系向外擴展K層
混合搜索策略：將傳統 RAG 和圖譜 RAG 結合使用，互為補充，形成更穩健的檢索系統
有一點必須強調：知識圖譜維護是持續性工作。
當新知識加入時，需要有合并機制，比如當兩個節點相似度超過0.8時可自動合并。
對于離群節點也應有清理機制，避免其影響檢索質量。
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