Graph RAG 的核心机制是通过整合知识图谱技术，利用图遍历算法实现高效检索，将获取的上下文信息输入大语言模型（LLM）进行内容生成，最终向用户返回精准的响应结果。

经典RAG的局限性

\1. **LLM更擅长处理结构化数据进行推理。**传统的 RAG 检索的是非结构化的信息块，并没有明确地捕捉实体之间的关系。即使检索到了正确的信息，该模型也可能难以将看似相关的事实联系起来。

\2. **跨文本块的处理能力有限。**整个检索取决于块和查询之间的余弦相似度，并且如果只有检索两个块时才能产生答案，则在极端情况下，由于余弦相似度低，重要信息可能会被遗漏。

3.**无法处理复杂的查询推理。**传统的 RAG 不了解关系，完全依赖 LLM 将不同的信息块拼凑在一起，增加答案不完整或不正确的可能性。

4.在可解释性方面的挑战。检索过程是模糊的，因为检索到的块被视为独立的单元，并且系统可能无法提供明确的理由来解释为什么某些信息包含在响应中。

5.上下文重叠和冗余问题。缺乏优先级或对块之间关系的理解意味着传统的 RAG 系统通常会提供不必要或冗余的上下文，这可能会混淆 LLM 或浪费计算资源。

GraphRAG的工作流程

1.知识图谱构建

提取出的实体表示为节点，节点之间的关系表示为边。最终形成一个结构化图，当中数据不再孤立，而是相互连接，从而提供了一种自然的方式来表示数据集内数据之间的关系。

2.知识图谱摘要

将图算法应用于知识图谱来识别紧密连接的节点集群。对于每个检测到的节点集群，LLM都会生成一个简洁的摘要，其中包含关键实体、关系和主题。高级别摘要描述总体主题，而低级别摘要则突出细节。这种层次结构确保用户可以根据查询、探索到不同粒度级别的信息。

3.检索增强生成

• 查询预处理

通过分析命名实体或特定于图形的术语来映射到图形中的节点，对查询进行标记以了解其关键元素。查询还会通过编码器（如 Sentence-BERT）来生成向量表示。

• 图数据库交互

图形数据库包含节点（表示概念、实体、文档或文档块）和边（节点之间的关系，例如相似性、引用或层次结构）。

系统执行最近邻搜索或图遍历来识别最相关的节点，从与查询嵌入或相关主题匹配的节点开始，并使用连接的边遍历图形。根据预定义的标准（例如相关性、节点度、与查询节点的距离等）提取相关节点和边的子图。

• 对检索到的节点进行排序

通过计算查询嵌入和检索到的节点嵌入之间的相似度得分，根据相关性对检索到的节点进行排序。

此外，还可以考虑特定于图的指标，例如中心性或边权重，以优先考虑重要性较高的节点，或者使用元数据过滤器（例如时间、来源或内容类型）来优化实时用例的结果。

• 获取相关上下文(根据任务属性可选)

• 检索结果作为LLM的输入

检索和处理后的数据将作为上下文传递给 LLM。LLM 会结合此上下文生成对用户查询的连贯且合理的响应。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑。因此，我坚持整理和分享各种AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

• 全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

• 解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

• AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

• 提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
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