RAG+Graph新的打开方式:Property Graphs

RAG+Graph新的打开方式:Property GraphsLlamaIndex 关于属性图 Property Graphs 的报告 为什么选 Property Graphs 传统的知识图谱表示方法 如知识三元组 主体 谓词 客体 在表达能力上存在限制

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LlamaIndex关于属性图(Property Graphs)的报告:

  • 为什么选Property Graphs

传统的知识图谱表示方法,如知识三元组(主体、谓词、客体),在表达能力上存在限制。它们缺乏以下能力:

    • 给节点和关系分配标签和属性
    • 将文本节点表示为向量嵌入
    • 同时执行向量和符号检索

属性图索引解决了这些问题。通过使用标记的属性图表示,它能够更加丰富地对知识图谱进行建模、存储和查询:

    • 将节点和关系分类为具有相关元数据的类型
    • 将图视为向量数据库的超集,用于混合搜索
    • 使用Cypher图查询语言表达复杂查询

这使得属性图成为构建具有LLMs的知识图谱的强大且灵活的选择。

  • 属性图谱的构建

信息提取:文档 => 多种信息提取 => 属性图谱

信息检索:查询 => 属性图谱 => 多种信息检索 => LLM => 答案

  • 图提取器(Graph Extractors)

图提取器(Graph Extractors)是用于从原始数据中提取图结构的工具或算法。它们能够识别数据中的实体和关系,并将这些信息转换为图的形式。

    • ImplicitPathExtractor:隐式路径提取器
    • SimpleLLMExtractor:简单 LLM 提取器
    • SchemaLLMExtractor:Schema LLM 提取器
  • 图检索器(Graph Retrievers)

图检索器(Graph Retrievers)是用于从已构建的属性图中检索信息的系统或工具。它们支持查询操作,帮助用户找到特定的节点、边或路径。

    • LLMSynonymRetriever:LLM 同义词检索器
    • VectorContextRetriever:向量上下文检索器
    • Text2CypherRetriever:文本转 Cypher 检索器
    • CypherTemplateRetriever:Cypher 模板检索器

报告PPT详情:

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https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-the-property-graph-index-a-powerful-new-way-to-build-knowledge-graphs-with-llms

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