知识图谱结合rag

### 知识图谱与RAG结合的实现方法及应用示例 #### 1. 背景概述 知识图谱作为一种强大的工具，用于表示实体及其之间的关系，能够为自然语言处理任务提供丰富的上下文信息[^3]。而RAG（Retrieval-Augmented Generation）则是一种融合检索和生成技术的方法，在解决复杂问题时表现出显著优势。两者的结合可以通过引入结构化数据来增强模型的表现力。 #### 2. 技术原理 在具体实践中，GraphRAG 是一种典型的知识图谱与 RAG 结合的方式。其核心在于利用知识图谱作为外部存储库，通过检索机制获取相关信息并将其输入至生成模块中完成最终响应构建[^2]。例如，在医疗健康领域针对“阿尔茨海默病治疗”的咨询场景下： - **Step 1**: 用户提出关于疾病诊疗进展方面的问题； - **Step 2**: 系统依据预训练好的嵌入向量空间定位最接近主题的相关节点集合形成子图； - **Step 3**: 将上述所得子图内容连同原始询问一同送入大型语言模型(LLM)，经由精心设计提示词(prompt engineering)引导产出精确答案[^4]。 此流程不仅充分利用了现有专业知识积累成果，还有效弥补了纯文本驱动模式可能存在的偏差风险。 #### 3. 示例代码展示 以下是简化版模拟该逻辑操作的一段Python脚本示意： ```python from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM def generate_answer(query, subgraph_info): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large-cnn") prompt = f"Question:{query}\nSubgraph Info:{subgraph_info}" inputs = tokenizer([prompt], max_length=1024, truncation=True, return_tensors="pt") outputs = model.generate(inputs["input_ids"], num_beams=4, min_length=50, max_new_tokens=150) decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return decoded_output if __name__ == "__main__": user_query = "阿尔茨海默病治疗的最新研究是什么?" retrieved_subgraph = {"entity": ["药物A", "基因B"], "relation": [("影响"), ("抑制")]} result = generate_answer(user_query, str(retrieved_subgraph)) print(result) ``` 以上代码片段展示了如何将用户提问与从知识图谱提取的信息相结合，并借助LLM生成高质量回复的过程。 ---