3种RAG方法深度对比！知识图谱为何让微软GraphRAG脱颖而出？

文章预览

点击上方 ↗️ 「 活水智能 」 ， 关注 + 星标🌟 作者：Shenggang Li 编译：活水智能   引言： 我使用了两个基于图的 RAG 工具——微软的 GraphRAG 和 Neo4j + LangChain，研究它们如何提升大语言模型（LLMs）生成答案的相关性。传统的 RAG 通常通过嵌入技术处理非结构化数据，而这些基于图的工具则利用结构化关系展示数据点之间的关联。 首先，我探索了 GraphRAG，它结合 LLM 和图技术从非结构化文本中提取结构化信息。我主要关注了两个核心功能：全局搜索（GlobalSearch）和局部搜索（LocalSearch），它们能够将数据点分组以显示更清晰的关联。 接着，我尝试了 Neo4j 和 LangChain。Neo4j 是一个知名的图数据库，它以网络结构存储数据；而 LangChain 应用了图算法和不同的搜索方法来挖掘数据之间的关系。 最后，我将这两种基于图的 RAG 与经典 RAG 进行了对比，以了解 ………………………………