湖南
知識圖譜技術為 RAG 系統帶來了質的飛躍。
它不再將知識視為孤立的文本塊，而是理解了知識間的結構化關系網絡。
知識圖譜增強的 RAG 系統工作方式如下：
智能實體抽取：使用大語言模型從文檔中自動提取關鍵概念和它們之間的關系
網絡化存儲：將抽取的實體和關系存儲為節點和邊，形成完整的知識網絡
多跳檢索：查詢時不僅找到最相關節點，還擴散搜索與之相關的其他節點
關系感知生成：將檢索到的網絡結構輸入到 LLM，指導其生成更全面的回答
這種方法特別適合解決需要綜合理解的復雜問題。
當用戶詢問不同概念的對比時，系統能夠同時檢索到這些概念的相關信息，并理解它們之間的關系，從而給出準確且有深度的回答。
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