ArvindJain阿尔温德·贾恩CEO发布时间：2024年5月15日。最后更新日期2024年11月6日。自从生成式AI和LLM在世界舞台上占据中心位置以来，员工们一直在思考如何最好地将这些变革性的新工具应用于他们的工作流程。然而，他们中的许多人在尝试将生成式AI集成到

1、GraphRAG是什么？GraphRAG（Graph-basedRelation-AwareGrouping）是一种基于图的关系感知分组方法，通常用于计算机视觉和机器学习领域。它的核心思想是利用图结构来表示和处理实体之间的关系，从而更有效地进行分组和识别任务。2、本地部署在autodl上进行运行，4090单显卡+24GB内

   GraphRAG工作的第一步，是将输入的文档集合，按一定的策略拆分成一个一个chunks，然后解析每个chunks，将chunk中所关注的实体(entity)和关系(relation)解析出来，以此构建知识图谱。     那问题来了，GraphRAG是如何抽取文本中的实体及其间的关系，是像以前NLP任务那样，通

1. 背景最近有一个很火的开源项目LightRAG，Github6.4K+星※，北邮和港大联合出品，是一款微软GraphRAG的优秀替代者，因此本qiang~得了空闲，读读论文、跑跑源码，遂有了这篇文章。2. LightRAG框架2.1 已有RAG系统的局限性1)许多系统仅依赖于平面数据表示(如纯文本)，限制了根据文本中

    RAG在大模型时代，被寄予了厚望，但在近一年多各大小公司的实施过程中，其效果远没有抖音中宣传的那么振奋人心，其原因是多方面的。这篇文章就RAG中的一个弱项--局部性来展开讨论。一、RAG原理       图1描述了RAG的原理，用户输入了一个指令Instruct，RAG将其与Docu

这一章我们介绍GraphRAG范式，算着时间也是该到图谱了，NLP每一轮新模型出来后，往往都是先研究微调，然后各种预训练方案，接着琢磨数据，各种主动学习半监督，弱监督，无监督，再之后就到图谱和对抗学习~前一阵GraphRAG的风吹得呼呼的，经常被问你们也GraphRAG了么？但GraphRAG虽好但并非RAG的Silv

嘿，各位向量数据库和AI领域的探索者们，我是你们的老朋友，大禹智库的向量数据库高级研究员王帅旭，也是《向量数据库指南》的作者。今天，咱们来聊聊一个既前沿又实用的话题——GraphRAG，一个通过结合知识图谱来增强检索增强生成（RAG）能力的新方法。如果你对向量数据库和AI应用感兴趣的话，

基础RAG与GraphRAG输出质量对比为了展示GraphRAG的有效性，其开发者在博客(https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/)中比较了基础RAG和GraphRAG的输出质量。我在这里引用一个简单的例子来说明。

查询GraphRAG有两种不同的查询工作流程，针对不同类型的查询进行了优化：全局搜索：通过利用Community摘要，对涉及整个数据语料库的整体性问题进行推理。本地搜索：通过扩展到特定Entity的邻居和相关概念，对特定Entity进行推理。这个全局搜索工作流程包括以下几个阶段：(

配置GraphRAG索引GraphRAG系统具有高度的可配置性。本页概述了GraphRAG索引引擎的可用配置选项。默认配置模式默认配置模式是开始使用GraphRAG系统的最简单方式。它设计为开箱即用，只需最少的配置。索引引擎管道的主要配置部分如下所述。在默认配置模式下设置GraphRAG的主

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检索增强生成（RAG）技术概述检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）是一种旨在提升大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）性能的技术方法。其核心思想是通过整合外部可靠知识库的信息来增强模型的输出质量。RAG的工作原理可以概括如下：当LLM接收到查询时，它不仅依赖

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验1.RAGflow简介最近更新：2024-09-13增加知识库问答搜索模式。2024-09-09在Agent中加入医疗问诊模板。2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02

GraphRAG是一种结合了知识图谱（KnowledgeGraph）和大语言模型（LLM）的检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术，旨在通过将结构化和非结构化数据相结合来增强生成式AI的表现。它的出现代表了人工智能生成技术与知识表示领域的一次重要融合，为许多需要复杂信息检索和生成的应

pipinstallgraphragpipinstallollama1、ollama安装直接从modelscope下载ollama安装包modelscopedownload--model=modelscope/ollama-linux--local_dir./ollama-linux#运行ollama安装脚本sudochmod777./ollama-linux/ollama-modelscope-install.shsh./ollam

https://arxiv.org/pdf/2404.16130往期的NaiveRAG基本都是显式检索，而GraphRAG通过知识图谱实现了总结能力。知识图谱通常是事先生成的，并存储在系统中，供用户查询和模型使用。1引入通常意义上，RAG的作用是从外部知识源中检索相关信息，使LLM能够回答有关私有或以前未见过的文档集

目录引言一、项目背景与意义二、项目核心特性与优势三、详细的安装与使用步骤1.环境准备2.安装ollama3.下载所需模型4.克隆项目并安装依赖5.数据准备与初始化6.配置与构建索引7.执行查询四、项目的应用场景与未来展望结语引言在当今科技飞速发展的时代，人工

近年来，伴随着人工智能的迅速发展，AI大模型凭借其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键动力，将大模型应用与具体的医疗场景，已经成为推动医疗行业智慧化升级的重要课题。然而，这些大模型在应用于像医学这样需要专业知识的领域时，仍然面临局限性，主要有两个

✨1:SemanticSearchonWikipedia维基百科向量搜索为了证明UpstashVector的可扩展性，Upstash在一个数据库中以11种语言（144m向量）索引了整个维基百科◆超过700GB的数据◆快速语义搜索◆与维基百科聊天为您提供了一款可扩展

        在当今的技术世界，人工智能(AI)正在以惊人的速度发展。对于开发者来说，使用最新的工具和框架来提升工作效率至关重要。而在AI领域，GraphRag.Net作为一个强大的图算法框架，允许我们以高效的方式进行数据处理。同样，Ollama作为一个开源的、简单易用的AI模型部

随着人工智能大模型时代的到来，LLM大语言模型、RAG增强检索、Graph知识图谱、Prompt提示词工程等技术的发展日新月异，也让各行各业更加期待技术带来的产业变革。比如，教育培训行业，教师数量相对有限、学生个体差异较大，如何用有限的教学资源来满足大量的学习需求、并且要保证所有学生

使用SiliconCloud尝试GraphRag——以《三国演义》为例（手把手教程，适合小白）使用OpenAI模型体验GraphRag——以《边城》为例在使用SiliconCloud之前，先使用OpenAI的模型看看GraphRag的效果。GraphRAG是一种基于AI的内容理解和搜索能力，利用LLMs，解析数据以创建知识图谱，并对用户

使用OpenAI模型体验GraphRag——以《边城》为例在使用SiliconCloud之前，先使用OpenAI的模型看看GraphRag的效果。GraphRAG是一种基于AI的内容理解和搜索能力，利用LLMs，解析数据以创建知识图谱，并对用户提供的私有数据集回答用户问题的方法。GitHub地址：https://github.com/microsoft

citingfromhttps://medium.com/@vamshirvk/unlocking-cost-effective-local-model-inference-with-graphrag-and-ollama-d9812cc60466之前写过一篇使用deepseek和智谱AI实现《红楼梦》中人物关系智能问答的随笔但deepseek提供的免费tokens只有500万个，GraphRAG构建图谱的索引和

SiliconCloud介绍SiliconCloud基于优秀的开源基础模型，提供高性价比的GenAI服务。不同于多数大模型云服务平台只提供自家大模型API，SiliconCloud上架了包括Qwen、DeepSeek、GLM、Yi、Mistral、LLaMA3、SDXL、InstantID在内的多种开源大语言模型及图片生成模型，用户可自由切