GraphRAG langchain
在如今的业务场景中，随着数据量的骤增，企业需要更高效的方式来处理和挖掘这些数据。GraphRAG（图基检索增强生成）开始得到越来越多的关注，它是结合图形数据库和生成式模型的强有力工具，为信息检索和内容生成开辟了新的可能。随着对GraphRAG langchain的深入，我们探讨如何构建一个高效的、可用性更强的解决方案。
> 用户原始需求: “我们希望能够快
RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。事实证明
原创
2024-08-05 13:34:16
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TF2默认的即时执行模式（Eager Execution）带来了灵活及易调试的特性，但在特定的场合，例如追求高性能或部署模型时，我们依然希望使用 TensorFlow 1.X 中默认的图执行模式（Graph Execution），将模型转换为高效的 TensorFlow 图模型。此时，TensorFlow 2 为我们提供了 tf.function 模块，结合 AutoGraph
GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架，由CMU在2009年开始的一个C++项目，这里的内容是基于论文Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" Proceedings of the VLDB Endowment 5.8 (2012
不同于现有的以概念-实体关联为主的知识库, 我们更强调因果关联, 刻画疾病的发生、发展、转归的因果链条。可以看到,从数据处
原创
2024-08-26 12:30:59
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GraphRAG 是一种结构化的、层次化的检索增强生成（RAG）方法，区别于简单的文本片段语义搜索。GraphRAG 过程包括从原始文本中提取知识图谱，构建社区层级，为这些社区生成摘要，然后在执行 RAG 任务时利用这些结构。 详见：https://microsoft.github.io/graphrag/ GraphRAG安装非常简单，首先安装最新的Python，要求是Pyton3.10
微软在7 月 2 日开源了 GraphRAG，一种基于图的检索增强生成 (RAG) 方法，可以对私有或以前未见过的数据集进行问答。通过 LLM 构建知识图谱结合图机器学习，GraphRAG 极大增强 LLM 在处理私有数据时的性能，同时具备连点成线的跨大型数据集的复杂语义问题推理能力，其基于前置的知识图谱、社区分层和语义总结以及图机器学习技术可以大幅度提供此类场景的性能。GraphRAG 方法可以
原创
2024-07-09 16:13:15
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今年四月微软发布了GraphRAG项目技术报告，PaperAgent专门发过推文进行详细介绍，时隔2个多月，微软正式开源了GrapRAG项目！
原创
2024-07-10 16:10:57
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1、使用的相关技术：graph-yoga:建立在express ,apollo-server,graphql-js上的一个Graphql 服务器。prisma:可以将数据库转变成Graph API,可以通过API对创建的数据模型实施增删改查的功能。graphql-config和graphql-cli:改善GraphQL相关工作流程的工具。graphql-bindings:一种方便的方式去使用Gra
也就是类似该数据集的主题是什么利用社区检测算法（如Leiden算法）将整个知识图谱划分模块化的社区(包含相关性较高
原创
2024-07-17 11:41:36
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GraphRAG 是一种结构化的、层次化的检索增强生成（RAG）方法，区别于简单的文本片段语义搜索。GraphRAG 过程包括从原始文本中提取知识图谱，构建社区层级，为这些社区生成摘要，然后在执行 RAG 任务时利用这些结构。 详见：https://microsoft.github.io/graphrag/ GraphRAG安装非常简单，首先安装最新的Python，要求是Pyton3.10
其实我这个问题不算瞎问。在你的项目里，你是真觉得GraphRAG有用，还是就图个新鲜劲，这个是非常重要的思考。RAG能干啥，其实不用复杂的解释了传统的方式就是基于向量余弦近似度的查找，当然BM25其实也是传统RAG（别把它当新东西），常见一点的基本都有向量查找，或者向量+BM25关键字集成查找，为了方便我就画向量的了。如下图：通用LLM里不太存在专用领域的知识，RAG可以作为外挂知识库的补充，补充
原创
精选
2024-08-18 10:54:13
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GraphRAG 是借助外部结构化知识图谱来增进语言模型的上下文理解，并生成更具洞见响应的框架。GraphRAG 的目标在
原创
2024-08-26 14:07:01
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在我的LLM项目开发过程中，第一个遇到的需求就是实现流式输出。这个功能可以减少用户的等待时间，从而提升用
原创
2024-10-25 15:57:47
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本文对比了传统 RAG（检索增强生成）与 GraphRAG（图增强生成）的特点，并推荐了多款支持与 AI 模型结合且拥有良好 UI 界面的开源工具。传统 RAG 更适合通用问答和文档检索，推荐工具包括 Haystack、Weaviate 和 LangChain；GraphRAG 适用于复杂关系建模和知识图谱构建，推荐工具包括 Neo4j + GPT、ArangoDB + LLM 和 TigerGraph Cloud。这些工具支持与 GPT 等生成模型集成，降低技术门槛，为开发者和非技术用户提供了一站式解决方案。
传统 RAG 与 GraphRAG 的区别近年来，检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术在自然语言处理领域得到了广
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）是一种旨在提升大型语言模型（Large Language Models，LLMs）性能
原创
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2024-10-11 15:31:25
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本文整理自“IvorySQL 2025 生态大会暨 PostgreSQL 高峰论坛”上的分享内容，演讲者：傅宇，PolarDB for PostgreSQL 研发负责人。本文主要分享如何通过 Graph 的方式让 RAG 运行的更好，主要涉及以下内容：为什么需要 GraphRAG构建知识图查询知识图在 PostgreSQL 上实践为什么需要 GraphRAGRAG 的诞生是为了解决一个特定领域的知
本文，再来看一个评估工作，同样是一个GraphRAG-bench，也再次通过评估得出GraphRAG适合多跳推理场景，并且系统的评估了九
