Graph RAG: 知识图谱结合 LLM 的检索增强
本文为大家揭示 NebulaGraph 率先提出的 Graph RAG 方法，这种结合知识图谱、图数据库作为大模型结合私有知识系统的最新技术栈，是 LLM+ 系列的第三篇，加上之前的图上下文学习、Text2Cypher 这两篇文章，目前 NebulaGraph + LLM 相关的文章一共有 3 篇。Graph RAG在第一篇关于上下文学习的博客中我们介绍过，RAG（Retrieval Argum....
Graph + LLM 实践指南｜如何使用自然语言进行知识图谱构建和查询
随着 ChatGPT 等 AI 智能应用在全球范围内的风靡，大语言模型技术（Large Language Model，简称 LLM）受到各行业企业和个人用户的广泛关注。图数据库凭借图形格式组织和连接信息的方式，能够帮助大语言模型更好地理解实体间的关系，提升自己的表达和推理能力。那么，大语言模型与图技术在具体应用领域又能碰撞出怎样的火花呢？经过悦数研发团队的努力和与国际多家知名大语言模....
Graph + LLM｜图数据库技术如何助力行业大语言模型应用落地
随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要，尤其是在特定行业领域中。图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具，为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。本文将探讨图数据库和图技术在帮助企业构建行业大语言模型方面的应用，以及它们如何提高语言模型的智能性和适用性。行业大模型的机遇与挑战在信息爆炸的时代，海量的自然语言文本涌现，企业需....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。