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Bookmark or Share- GraphRAG：知识图谱+大模型 - 知乎Graph RAG是一种基于知识图谱的检索增强技术，通过构建图模型的知识表达，将实体和关系之间的联系用图的形式进行展示，然后利用大语言模型 LLM进行检索增强。 Graph RAG 将知识图谱等价于一个超大规模的词汇表，而实体和关系则对应于单词。
- RAG是什么？ - 知乎RAG（检索增强生成） 将大模型不知道的知识，通过上传文本，使用embedding技术将文本和输入的问题向量化，再进行检索， 向量 的相似度代表语义的相似度，将检索到的答案和问题一起组成prompt，给到大模型，利用大模型在语义上进行整合，生成一个连贯、相关且准确的回答。
- 生成式检索(Generative Retrieval)和检索增强生成(RAG)的区别是什么？ - 知乎在执行基本RAG检索时我们会将文档按指定的块大小(chunk_size)进行切割，然后进行embedding的向量化处理后存入向量数据库中，在检索时我们会计算用户问题(question) 与文档块的相似度，并选取K个最相似的文档(context)，并将其和用户问题一起发送给LLM, 并最终由LLM来生成最终的回复(response)。
- 在大模型应用中，如何提升RAG（检索增强生成）的能力？ - 知乎什么是rag？ rag简单来说就是给予llm的一些增强. 引入新的信息，这些信息可能不在llm中。 使用rag控制内容来减少幻觉（模型生成与现实不符的输出），这是rag的一个常见用途。通常的用例是提供内容给模型，并指示它仅使用该内容来回答问题，不使用llm自有的 ...
- 大模型检索增强生成（RAG）有哪些好用的技巧？ - 知乎RAG（检索增强生成）是近期几个大模型应用方向上 最难下笔的一个，一方面是因为技术方案仍在快速迭代；另一方面是市场对它的认知还存在一定偏差。目前市场认为：chatBI（让大模型做数据查询和分析）很有用但是有难度；Agent（让大模型自助规划任务实现 ...
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