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今日,微软在官网开源了基于图的 RAG(检索增强生成)——GraphRAG。
据悉,该系统通过构建实体知识图谱来增强大模型的搜索、问答、摘要、推理等能力,特别擅长处理大规模数据集。相比于传统的 RAG 系统在处理外部数据源时,过度依赖局部文本片段的检索,无法捕捉到整个数据集的全貌,GraphRAG 则通过构建实体知识图谱,帮助大模型更好地捕捉文本中的复杂联系和交互,从而实现了全局检索能力。
GraphRAG 的核心包括两个步骤:构建实体知识图谱和生成社区摘要。通过社区摘要,GraphRAG 能够从整个数据集中提取相关信息,生成更全面和准确的答案。
此外,GraphRAG 对 tokens 的需求很低,这意味 着其可以帮助开发者节省大量成本。
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