背景介紹

Graph RAG（基于圖技術的檢索增強）是悅數圖數據庫在行業(yè)內首次提出的的概念,，它利用知識圖譜結合大語言模型（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,、更精準的搜索結果。目前,，悅數圖數據庫推出的這項技術在與向量數據庫結合的領域也獲得了相當不錯的效果,。

本次 Demo 可以讓您體驗 Graph RAG 與 Vector RAG、Text2Cypher 這些檢索增強技術的區(qū)別,，直觀感受通過圖技術對 Embedding,、向量搜索等傳統(tǒng)手段的補充與優(yōu)化，讓用戶以更低成本,、更高效率獲得更符合預期的搜索結果,。

悅數圖數據庫：率先實現 LLM 深度適配的國產圖數據庫

悅數圖數據庫不僅是國內首家提出 Graph RAG 概念的廠商，也率先實現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 設計,，而不用親自處理很多細節(jié)的抽象與實現，一站式生成高質量,、低成本的企業(yè)級大語言模型應用,。

Graph RAG 技術的出現可以說是為海量信息處理和檢索帶來了全新的思路。通過將知識圖譜,、圖存儲集成到大語言模型（LLM） 技術棧中,，Graph RAG 把上下文學習推向了一個新的高度。目前,，用戶基于悅數圖數據庫 僅需要 3 行代碼就可以輕松搭建 Graph RAG,，甚至整合更復雜的 RAG 邏輯，比如 Graph+Vector RAG,。

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