Graph_RAG是一個開源框架，結合了文件檢索、實體/關係抽取和圖形資料庫存儲，用於支援檢索增強生成（RAG）工作流程。用戶可以導入文本語料庫，將結構化知識提取到Neo4j或其他圖形資料庫中，進行語義圖查詢，並將結果無縫集成到LLM提示中。這實現了可解釋、豐富背景的回答，通過利用圖形基礎的檢索增強LLM產出。
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Graph_RAG
Graph_RAG是一個開源框架，結合了文件檢索、實體/關係抽取和圖形資料庫存儲，用於支援檢索增強生成（RAG）工作流程。用戶可以導入文本語料庫，將結構化知識提取到Neo4j或其他圖形資料庫中，進行語義圖查詢，並將結果無縫集成到LLM提示中。這實現了可解釋、豐富背景的回答，通過利用圖形基礎的檢索增強LLM產出。
精選
Graph_RAG 是什麼？
Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。
誰會使用 Graph_RAG？
- 資料科學家
- 機器學習工程師
- AI研究人員
- 軟體開發人員
- 知識管理專家
如何使用 Graph_RAG？
- 步驟1：從GitHub克隆Graph_RAG資料庫。
- 步驟2：使用pip install -r requirements.txt安裝相關依賴。
- 步驟3：配置環境變數並建立圖形資料庫（例如Neo4j）。
- 步驟4：準備文件語料庫並調整導入設定。
- 步驟5：執行導入流程以抽取實體與關係。
- 步驟6：執行圖譜建構流程以填充資料庫。
- 步驟7：使用查詢模組執行語義圖查詢。
- 步驟8：將背景資訊整合至LLM提示中以產生RAG輸出。
平台
- mac
- windows
- linux
Graph_RAG 的核心特徵與益處
主要功能
- 文件導入
- 實體抽取
- 關係抽取
- 圖形資料庫存儲
- 語義圖查詢
- RAG流程整合
優點
- 提升回答準確率
- 可解釋的檢索結果
- 結構化知識表徵
- 模組化且可擴展
- 可擴展的圖形存儲
Graph_RAG 的主要使用案例與應用
- 建立企業知識庫
- 具背景回憶的Q&A系統
- 連結資料的學術研究
- 客戶服務知識圖譜
- 文件智能化與合規應用
Graph_RAG 的常見問答
Graph_RAG 公司信息
Graph_RAG 評論
5/5
Graph_RAG 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack