
社区分享《Graph RAG-当知识图谱遇见大模型》
2024年09期【培训资料】
本视频系2024年8月3日云瀚社区AI主题讨论会中的社区分享报告。
主讲人:
陈晓扬(云瀚社区委员会委员、福呈公司总经理)
报告标题:
《Graph RAG-当知识图谱遇见大模型》
AI视频摘要:本报告深入探讨了知识图谱与大模型结合的前沿技术——Graph RAG(结合知识图谱的检索增强生成)。报告首先介绍了大模型在实际应用中遇到的问题,随后阐述了检索增强生成(RAG)技术的出现及其优势。报告的核心在于介绍Graph RAG这一新技术,阐述知识图谱如何增强大模型的能力,以及这种结合如何产生新的技术火花。报告还介绍了微软GraphRAG和其他相关的开源项目,并针对性提出了实施建议。
报告亮点:– 提供了Graph RAG技术框架的详细解析- 分析了知识图谱在提高AI系统性能中的关键作用- 分享了实际开源项目和框架的应用案例。
主要内容:
1. **大模型的局限性:** – 编造信息 – 知识更新不及时 – 难以整合用户特定数据 – 数据安全和隐私问题
2. **检索增强生成(RAG):** – RAG特点 – 朴素RAG技术框架 – RAG的缺陷
3. **Graph RAG:** – 什么是Graph RAG – Graph RAG 优势 – Graph RAG 构架 – Graph RAG挑战
4. **开源项目介绍:** – 介绍了微软GraphRAG和其他相关项目 – 强调了这些项目在知识图谱和大模型结合方面的进展
5.**挑战与实施建议:** – Graph RAG主要挑战 – Graph RAG实施建议
6. **总结:** – 知识图谱提供了一种人类和机器都能理解的表述方式 – 技术进步推动了知识图谱在超越传统技术方面的探索
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