RAG+知识图谱+LLM 代码实现

### 关于RAG检索增强生成、知识图谱和大型语言模型（LLM）的代码实现 #### 背景介绍 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了检索模块和生成模块的方法，能够有效利用外部知识库来提升生成质量。通过引入知识图谱作为外部知识源，可以进一步提高系统的语义理解和推理能力[^2]。 以下是基于Hugging Face Transformers和Haystack框架的一个简单示例，展示如何将RAG与知识图谱结合起来应用于实际场景： --- #### 实现步骤概述 1. **加载预训练的语言模型** 使用Hugging Face Transformers中的`T5`或`BART`等模型作为基础生成器。 2. **集成检索模块** 利用Haystack框架搭建一个文档存储和检索系统，该系统可以从知识图谱中提取结构化数据并将其转化为自然语言形式供模型使用。 3. **融合生成与检索结果** 将检索到的相关信息输入给生成模型，从而让其具备更强的事实依据支持下的文本生产能力。 --- #### 示例代码 下面是一个简单的Python脚本，演示如何设置这样的环境以及执行基本操作： ```python from transformers import pipeline, TFAutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer from haystack.document_stores import InMemoryDocumentStore from haystack.nodes import BM25Retriever from haystack.pipelines import ExtractiveQAPipeline # 初始化 Haystack 文档存储 document_store = InMemoryDocumentStore() document_store.write_documents([ {"content": "Graph RAG combines the power of knowledge graphs with retrieval-augmented generation."}, {"content": "Knowledge graphs provide structured data that can be used to enhance model understanding."} ]) # 设置检索器 retriever = BM25Retriever(document_store=document_store) # 加载生成模型 (这里以 T5 为例) model_name = "t5-small" generator_model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) def generate_with_rag(query): # 检索相关文档 retrieved_docs = retriever.retrieve(query=query, top_k=2) context = "\n".join([doc.content for doc in retrieved_docs]) # 构建提示词 input_text = f"question: {query} context: {context}" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="tf", truncation=True, padding=True) # 进行生成 outputs = generator_model.generate(inputs["input_ids"], max_length=50) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return answer # 测试函数 if __name__ == "__main__": query = "What is Graph RAG?" result = generate_with_rag(query) print(f"Query: {query}\nAnswer: {result}") ``` 上述代码展示了如何创建一个小型的知识库，并通过BM25算法从中获取最相关的条目；之后这些条目被传递至T5模型来进行最终的回答生成过程[^3]。 --- #### 技术细节说明 - **知识图谱的作用**：在更复杂的部署环境中，可以通过像Neo4j这样的图形数据库管理大规模的关系型数据集，再经由特定接口转换成适合机器学习处理的形式。 - **性能优化建议**：对于工业级应用来说，可能还需要考虑缓存机制减少重复计算开销等问题。 ---