【Neo4j 】学习笔记:GraphRAG 宣言:为 GenAI 添加知识

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作者
筋斗云
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GraphRAG 宣言:为 GenAI 添加知识

  • 原文

  • 菲利普·拉瑟尔图片 菲利普·拉瑟尔
    7 月 11 日 阅读时长:22 分钟

  • 我们正在进入 RAG 的“Blue Links”时代
    GraphRAG 宣言。

  • 我们即将意识到,要想用 GenAI 做任何有意义的事情,你不能只依赖自回归 LLM来做决定。我知道你在想什么:“RAG 就是答案。”或者微调,或者 GPT-5。

是的。基于向量的 RAG 和微调等技术可以提供帮助。它们对于某些用例来说已经足够好了。但还有另一类用例,这些技术都遇到了瓶颈。基于向量的 RAG(与微调一样)**增加了许多问题正确答案的概率。**然而,这两种技术都不能确保答案正确。它们通常还缺乏背景、色彩和与你所知道的真相的联系。此外,这些工具不会给你留下很多关于它们为什么做出特定决定的线索。

早在 2012 年,谷歌就推出了他们的第二代搜索引擎,并在一篇标志性的博客文章中发表了一篇名为“介绍知识图谱:事物,而不是字符串1 ”的文章。他们发现,如果使用知识图谱来组织所有这些网页中字符串所代表的事物

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