悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫
Graph RAG 與向量檢索、自然語言生成檢索對(duì)比
背景介紹
Graph RAG（基于圖技術(shù)的檢索增強(qiáng)）是悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫在行業(yè)內(nèi)首次提出的的概念,，它利用知識(shí)圖譜結(jié)合大語言模型（LLM）為搜索引擎提供更全面的上下文信息,，可以幫助用戶以更低成本獲得更智能,、更精準(zhǔn)的搜索結(jié)果,。目前，悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫推出的這項(xiàng)技術(shù)在與向量數(shù)據(jù)庫結(jié)合的領(lǐng)域也獲得了相當(dāng)不錯(cuò)的效果,。
本次 Demo 可以讓您體驗(yàn) Graph RAG 與 Vector RAG,、Text2Cypher 這些檢索增強(qiáng)技術(shù)的區(qū)別，直觀感受通過圖技術(shù)對(duì) Embedding,、向量搜索等傳統(tǒng)手段的補(bǔ)充與優(yōu)化,，讓用戶以更低成本、更高效率獲得更符合預(yù)期的搜索結(jié)果,。
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫：率先實(shí)現(xiàn) LLM 深度適配的國產(chǎn)圖數(shù)據(jù)庫
悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫不僅是國內(nèi)首家提出 Graph RAG 概念的廠商,，也率先實(shí)現(xiàn)了與大語言模型框架 Llama Index 、LangChain 等的深度適配,，因此開發(fā)者可以專注于 LLM 的編排邏輯和 pipeline 設(shè)計(jì),，而不用親自處理很多細(xì)節(jié)的抽象與實(shí)現(xiàn)，一站式生成高質(zhì)量,、低成本的企業(yè)級(jí)大語言模型應(yīng)用,。
Graph RAG 技術(shù)的出現(xiàn)可以說是為海量信息處理和檢索帶來了全新的思路。通過將知識(shí)圖譜,、圖存儲(chǔ)集成到大語言模型（LLM） 技術(shù)棧中,，Graph RAG 把上下文學(xué)習(xí)推向了一個(gè)新的高度。目前,，用戶基于悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫 僅需要 3 行代碼就可以輕松搭建 Graph RAG,，甚至整合更復(fù)雜的 RAG 邏輯，比如 Graph+Vector RAG,。
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