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微軟開源的GraphRAG爆火,Github Star量破萬,生成式AI進入知識圖譜時代?

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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微軟開源的GraphRAG爆火,Github Star量破萬,生成式AI進入知識圖譜時代?

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原標題:微軟開源的GraphRAG爆火,Github Star量破萬,生成式AI進入知識圖譜時代?
關鍵字:圖譜,向量,知識,數據,答案
文章來源:機器之心
內容字數:0字

內容摘要:


機器之心報道
編輯:Panda W知識圖譜從不退環境!LLM 很強大,但也存在一些明顯缺點,比如幻覺問題、可解釋性差、抓不住問題重點、隱私和安全問題等。檢索增強式生成(RAG)可大幅提升 LLM 的生成質量和結果有用性。
本月初,微軟發布最強 RAG 知識庫開源方案 GraphRAG,項目上線即爆火,現在星標量已經達到 10.5 k。項目地址:https://github.com/microsoft/graphrag
官方文檔:https://microsoft.github.io/graphrag/
有人表示,它比普通的 RAG 更強大:GraphRAG 使用 LLM 生成知識圖譜,在對復雜信息進行文檔分析時可顯著提高問答性能,尤其是在處理私有數據時。GraphRAG 和傳統 RAG 對比結果
現如今,RAG 是一種使用真實世界信息改進 LLM 輸出的技術,是大多數基于 LLM 的工具的重要組成部分,一般而言,RAG 使用向量相似性作為搜索,稱之為 Baseline RAG(基準RAG)。但 Baseline RAG 在某些情況下表現并不完美。例如:
Baseline RAG 難以將


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