Brian Shi – NVIDIA 技術博客
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Thu, 03 Apr 2025 06:15:24 +0000
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使用 PyG 和圖形數據庫通過 GraphRAG 提高問答準確性
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/boosting-qa-accuracy-with-graphrag-using-pyg-and-graph-databases/
Wed, 26 Mar 2025 06:05:45 +0000
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大語言模型（LLMs）在處理特定領域的問題時往往難以保證準確性，尤其是那些需要多跳推理或訪問專有數據的問題。雖然檢索增強生成（RAG）可以提供幫助，但傳統的向量搜索方法通常并不完善。 在本教程中，我們將向您展示如何將 GraphRAG 與經過微調的 GNN+LLM 模型結合使用，以實現比標準基準高 2 倍的準確性。 這種方法對于涉及以下情況的場景特別有價值： 這種基于圖形驅動的檢索增強生成 (GraphRAG) 的特定方法建立在 G-Retriever 架構之上。G-Retriever 將接地數據表示為知識圖，將基于圖的檢索與神經處理相結合： 此過程適用于訓練數據三元組{(Qi, Ai, Gi)}： 管道遵循以下步驟： PyG 為 G-Retriever 提供模塊化設置。
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