使用知識圖實現抹布應用程序-人工智慧-PHP中文網

>用知識圖解鎖檢索 - 演說一代（抹布）的力量

>曾經想過像Alexa或Google Assistant這樣的數字助理如何提供如此精確的答案？秘密在於檢索型的一代（RAG），這是一種強大的技術，將信息檢索與語言生成融為一體。此過程的核心是

知識圖，這是一個結構化的信息存儲庫，它使這些助手能夠訪問和利用大量數據以改進響應。 >本教程深入研究知識圖及其在構建抹布應用程序中的應用，以獲得更準確和相關的響應。我們將介紹知識圖的基本原理及其在抹布中的作用，將它們與矢量數據庫進行比較，然後從文本數據中構建知識圖，將其存儲在數據庫中，然後使用它來檢索有關用戶查詢的相關信息。我們還將探索擴展這種方法，以處理超出簡單文本的各種數據類型和文件格式。要深入研究抹布，請探討有關檢索效果的本文。

了解知識圖

知識圖以結構化的互連方式組織信息。它們包含

>實體

（節點）和關係

（edges）將它們鏈接起來。實體代表現實世界的對象，概念或思想，而關係定義了這些實體如何連接。這反映了人類自然地理解和推理的方式，從而創建了豐富的，相互聯繫的知識網絡，而不是孤立的數據筒倉。知識圖內的關係的明確可視化有助於發現新信息和推論，這些信息很難從孤立的數據點中得出。

考慮此示例：

圖1：知識圖中的節點（圓圈）和關係（標記為箭頭）。

此圖說明了就業關係：

Using a Knowledge Graph to Implement a RAG Application

>節點1：

類型：person;名稱：Sarah

類型：perse;名稱：邁克爾
類型：company;名稱：Prismaticai
>

莎拉 - [適用於] - ＆gt; Prismaticai

邁克爾 - [適用於] - ＆gt; Prismaticai
知識圖的力量在於它們的查詢和遍歷功能。讓我們以我們的示例來探討這一點：

查詢1：莎拉在哪里工作？

>

從Sarah的節點開始，我們遵循與Prismaticai的“作品”。

答案1： Sarah為Prismaticai工作。 >

QUERY 2：

誰為Prismaticai工作？

從Prismaticai開始，我們遵循“作品”的關係，向莎拉和邁克爾。

答案2：莎拉和邁克爾為Prismaticai工作。

查詢3：>邁克爾在與莎拉（Sarah）同一公司工作？ >從莎拉（Sarah）或邁克爾（Michael）的節點開始，我們追踪他們與Prismaticai的關係的“作品”，確認他們分享了雇主。

答案3：

是的，邁克爾在與莎拉（Sarah）同一公司工作。 >抹布應用中知識圖的優勢

>抹布應用程序結合了信息檢索和自然語言的生成，以進行連貫和相關的響應。知識圖提供了很大的優勢：

與非結構化的文本相比

圖中的關係為生成相關響應至關重要的上下文理解。推論推理：>
知識集成：知識圖很容易整合來自各種來源的信息，以獲得全面的響應。
解釋性和透明度：透明結構有助於解釋生成的響應背後的推理，增加了用戶信任。
知識圖和矢量數據庫都在抹布中使用，但它們有很大差異：>
>實現rag
的知識圖
本節指導您通過為RAG應用程序實現知識圖：>

>先決條件：
>
>步驟1：加載和預處理文本數據：>
>
```
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter

# ... (Code to load and split text data as shown in the original example) ...
```
登入後複製
步驟2：初始化語言模型並提取知識圖：
> >
步驟3：在數據庫中存儲知識圖：
```
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.transformers import LLMGraphTransformer
import getpass
import os

# ... (Code to initialize OpenAI LLM and extract the graph as shown in the original example) ...
```
登入後複製
>
> 步驟4：檢索抹布的知識：
>
```
from langchain.graph_stores import Neo4jGraphStore

# ... (Code to store the graph in Neo4j as shown in the original example) ...
```
登入後複製
>步驟5：查詢知識圖並生成一個響應：>
```
from llama_index.core.query_engine import RetrieverQueryEngine
from llama_index.core.retrievers import KnowledgeGraphRAGRetriever
from llama_index.core.response_synthesis import ResponseSynthesizer

# ... (Code to set up the retriever and query engine as shown in the original example) ...
```
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處理現實世界的方案
現實世界中的應用程序通常涉及更大，更多樣化的數據集和各種文件格式。處理這些處理的策略包括：分佈式知識圖構建，增量更新，特定於領域的提取管道，知識圖融合，文件轉換，自定義加載程序和多模式知識圖形提取。 現實部署中的挑戰
```
# ... (Code to define the query_and_synthesize function and query the graph as shown in the original example) ...
```
登入後複製
現實世界的部署提出了幾個挑戰：知識圖構造複雜性，數據集成困難，維護和進化需求，可伸縮性和績效關注，查詢複雜性，缺乏標準化，解釋性問題以及特定領域的障礙。 >>>>>>>>>>
結論
知識圖可顯著增強抹布的應用，提供更準確，信息性和上下文豐富的響應。本教程為構建和利用知識圖為抹布提供了實用指南，使您有能力創建更聰明和更聰明，上下文感知的語言生成系統。要在AI和LLM上進一步學習，請探索有關AI基本面的六道菜技能。
FAQS

（FAQS保持與原始輸入中的相同。