知识图谱检索增强生成 大模型 RAG
时间: 2025-01-17 18:27:03 浏览: 98
### 使用大模型RAG增强知识图谱检索
#### 方法概述
为了提升知识图谱的检索效率和准确性,可以采用基于Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的方法。这种方法结合了密集向量索引技术和生成式预训练模型的优势,在处理复杂查询时表现出色[^1]。
#### 实现细节
具体来说,Graph RAG 技术将整个知识图谱视为一个巨大的词汇表,其中每个实体和关系都被当作独立词条来对待。这种设计允许系统在执行检索操作期间把实体及其关联的关系作为一个整体来进行考虑,从而提高了上下文理解能力和连贯性[^2]。
当接收到用户提出的自然语言形式的问题后:
- **编码阶段**:利用BERT或其他类似的双向Transformer架构对输入文本进行编码得到固定长度的表示;
- **检索阶段**:根据上述获得的语义特征从预先构建好的知识图谱数据库里挑选出最有可能包含答案的部分;此时会特别关注那些与问题中提到的关键概念密切相连的知识片段;
- **解码/生成阶段**:最后一步则是调用T5这样的序列到序列转换器完成最终的回答合成工作。它可以根据前面找到的相关资料自动生成一段流畅且准确回应原问句的内容。
以下是简化版Python伪代码展示这一过程的核心部分:
```python
from transformers import BertTokenizer, T5ForConditionalGeneration
def rag_knowledge_retrieval(query_string):
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('t5-small')
# 编码阶段
inputs = tokenizer.encode("question: " + query_string, return_tensors="pt")
# 假设这里有一个函数可以从KG中检索相关信息并返回top-k条目
retrieved_facts = retrieve_top_k_facts_from_kg(inputs)
context = ' '.join([fact['text'] for fact in retrieved_facts])
input_ids = tokenizer(
f"context: {context} </s> question: {query_string}",
max_length=512,
truncation=True,
padding='max_length',
return_tensors='pt'
)["input_ids"]
outputs = model.generate(input_ids=input_ids)
answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return answer
```
此段代码展示了如何集成现有的Hugging Face Transformers库中的组件来创建一个简单的RAG框架用于增强型知识图谱检索应用。
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