RAG 架构图解：从基础到高级（二）Graph RAG、Hybrid RAG
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
四、Graph RAG
Graph RAG是对基础 RAG 架构的一种扩展，通过引入
图数据库 来增强知识点之间的关联和文档间关系的理解。这种架构不仅提高了检索的精准性，还能更好地利用知识的上下文和结构化信息。
Graph RAG 架构
Graph RAG 的核心思想是在知识检索过程中利用图数据库（如 Neo4j、TigerGraph）来存储和管理数据。通过将文档、实体和它们之间的关系建模为图结构，可以更高效地处理复杂的知识连接和语义关系。
核心模块
- 图数据库（Graph Database）
- 图数据库存储文档及其结构化关系（节点和边），提供上下文的关系视图。
- 节点：可以表示实体（如人名、地名）、文档或知识片段。
- 边：表示节点之间的关系（如“引用”“从属”“因果”等）。
- 检索模块（Graph-based Retriever）
- 查询不仅基于文档内容，还利用图的结构进行关系推理。
- 可通过图查询语言（如 Cypher）实现复杂的知识检索。
- 生成模块（Generator）
- 将检索到的多层次上下文（文档和其相关节点）输入到生成模型。
- 生成模型结合图关系信息，生成更精准、更上下文相关的输出。
Graph RAG 工作流程
- 知识建模
- 文档：“爱因斯坦提出了相对论。”
- 节点：
爱因斯坦、相对论 - 边：
提出 - 从知识库或文档集合中提取实体、关系和文本内容，构建图数据库。
- 用户查询
- 用户输入问题，如“相对论的提出者是谁？”。
- 将查询转换为图查询（例如，搜索与“相对论”相关的节点和边）。
- 图查询
- 检索与用户问题相关的子图，例如“相对论”节点及其直接连接的节点和关系。
- 上下文扩展
- 将检索到的子图中的信息转化为文本上下文，并传递给生成模块。
- 内容生成
- 生成模块结合用户问题和扩展上下文，生成自然语言回答。
Graph RAG 的优势
- 知识点间关系的深度挖掘
- 通过图结构，捕捉文档或知识点之间的复杂关系（如层次关系、因果关系等），提高检索结果的质量。
- 上下文的精准扩展
- 在检索阶段，图数据库可以帮助找到更相关的上下文，而不仅仅依赖向量相似性。
- 增强推理能力
- 利用图的结构化数据，可以进行关系推理，例如多跳检索（从一个节点找到间接相关的节点）。
- 动态更新与维护
- 图数据库支持动态更新，易于在知识库扩展时维护新数据的关系。
Graph RAG 应用场景
- 复杂问答
- 需要跨文档或跨实体推理的问答任务，如法律问答或科技文献分析。
- 知识管理
- 在企业或科研机构中，利用图数据库管理和查询大量关联文档或研究成果。
- 内容推荐
- 基于用户查询，利用图关系推荐相关内容或扩展知识。
- 因果推理
- 在科学或工程领域，回答因果关系复杂的问题（如“某实验的结果受到哪些因素的影响？”）。
示例技术栈
- 图数据库
- Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 等。
- 关系提取
- 使用 NLP 模型提取实体和关系（如 spaCy、OpenIE、REBEL）。
- 生成模型
- GPT 系列、T5、BART 等。
- 检索与查询
- 使用 Cypher 查询语言或专门的图查询 API。
Graph RAG 将知识管理和自然语言生成相结合，利用图数据库强大的关系建模能力，大幅提升了文档间关系的理解和复杂问题的解决能力。
五、Hybrid RAG
Hybrid RAG 结合了多种技术的优势，包含图结构和传统检索方法
Graph RAG 是对基础 RAG 架构的一种扩展，通过引入
图数据库 来增强知识点之间的关联和文档间关系的理解。这种架构不仅提高了检索的精准性，还能更好地利用知识的上下文和结构化信息。
Graph RAG 架构
Graph RAG 的核心思想是在知识检索过程中利用图数据库（如 Neo4j、TigerGraph）来存储和管理数据。通过将文档、实体和它们之间的关系建模为图结构，可以更高效地处理复杂的知识连接和语义关系。
核心模块
- 图数据库（Graph Database）
- 图数据库存储文档及其结构化关系（节点和边），提供上下文的关系视图。
- 节点：可以表示实体（如人名、地名）、文档或知识片段。
- 边：表示节点之间的关系（如“引用”“从属”“因果”等）。
- 检索模块（Graph-based Retriever）
- 查询不仅基于文档内容，还利用图的结构进行关系推理。
- 可通过图查询语言（如 Cypher）实现复杂的知识检索。
- 生成模块（Generator）
- 将检索到的多层次上下文（文档和其相关节点）输入到生成模型。
- 生成模型结合图关系信息，生成更精准、更上下文相关的输出。
Graph RAG 工作流程
- 知识建模
- 文档：“爱因斯坦提出了相对论。”
- 节点：
爱因斯坦、相对论 - 边：
提出 - 从知识库或文档集合中提取实体、关系和文本内容，构建图数据库。
- 用户查询
- 用户输入问题，如“相对论的提出者是谁？”。
- 将查询转换为图查询（例如，搜索与“相对论”相关的节点和边）。
- 图查询
- 检索与用户问题相关的子图，例如“相对论”节点及其直接连接的节点和关系。
- 上下文扩展
- 将检索到的子图中的信息转化为文本上下文，并传递给生成模块。
- 内容生成
- 生成模块结合用户问题和扩展上下文，生成自然语言回答。
Graph RAG 的优势
- 知识点间关系的深度挖掘
- 通过图结构，捕捉文档或知识点之间的复杂关系（如层次关系、因果关系等），提高检索结果的质量。
- 上下文的精准扩展
- 在检索阶段，图数据库可以帮助找到更相关的上下文，而不仅仅依赖向量相似性。
- 增强推理能力
- 利用图的结构化数据，可以进行关系推理，例如多跳检索（从一个节点找到间接相关的节点）。
- 动态更新与维护
- 图数据库支持动态更新，易于在知识库扩展时维护新数据的关系。
Graph RAG 应用场景
- 复杂问答
- 需要跨文档或跨实体推理的问答任务，如法律问答或科技文献分析。
- 知识管理
- 在企业或科研机构中，利用图数据库管理和查询大量关联文档或研究成果。
- 内容推荐
- 基于用户查询，利用图关系推荐相关内容或扩展知识。
- 因果推理
- 在科学或工程领域，回答因果关系复杂的问题（如“某实验的结果受到哪些因素的影响？”）。
示例技术栈
- 图数据库
- Neo4j、TigerGraph、ArangoDB 等。
- 关系提取
- 使用 NLP 模型提取实体和关系（如 spaCy、OpenIE、REBEL）。
- 生成模型
- GPT 系列、T5、BART 等。
- 检索与查询
- 使用 Cypher 查询语言或专门的图查询 API。
Graph RAG 将知识管理和自然语言生成相结合，利用图数据库强大的关系建模能力，大幅提升了文档间关系的理解和复杂问题的解决能力。
最后：如何系统学习掌握AI大模型？
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。
学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。
这里给大家精心整理了一份
全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
1. 成长路线图&学习规划
要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。
这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。
2. 大模型经典PDF书籍
书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）
3. 大模型视频教程
对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。
4. 2024行业报告
行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
5. 大模型项目实战
学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。
6. 大模型面试题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。
在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
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