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一、检索增强生成（RAG）

1、简介

现有的 ChatGPT的大语言模型中，虽然它本身的功能已经非常强悍了，但是它依然存在一些致命的问题:

1.偏见：大语言模型没有分辨好坏的能力，所以在回答问题的时候，如果不做任何调整，可能会返回一些不好的内容，比如性别歧视，种族歧视。
2.幻觉：大语言模型有时候并不那么靠谱，返回的内容会让人觉得驴唇不对马嘴。包括信息也无法完全可信。
3.信息过时：因为没有联网能力，那么代表着从 2023年x月x日之后所有的信息，它都是不了解的。

那么大模型 LLM 如何解决这些问题，使其生成的内容质量更高，就成了一个难题。
而 RAG(Retrieval-Augmented Generation)，通过将检索模型和生成模型(LLM)结合在一起即可提高了生成内容的相关性和质量。

2、RAG 的优点

1、外部知识的利用。
2、数据及时更新
3、高度定制能力。
4、减少成本。

3、RAG的应用场景

1.问答系统(QA Systems)：RAG 可以用于构建强大的问答系统，能够回答用户提出的各种问题。它能够通过检索大规模文档集合来提供准确的答案，无需针对每个问题进行特定训练。
2.文档生成和自动摘要(Document Generation and AutomaticSummarization)：RAG 可用于自动生成文章段落、文档或自动摘要，基于检索的知识来填充文本，使得生成的内容更具信息价值。
3.智能助手和虚拟代理(intelligent Assistants and Virtual Agents)：RAG 可以用于构建智能助手或虚拟代理，结合聊天记录回答用户的问题、提供信息和执行任务，无需进行特定任务微调。
4.信息检索(Information Retrieval)：RAG 可以改进信息检索系统，使其更准确深刻。用户可以提出更具体的查询，不再局限于关键词匹配。
5.知识图谱填充(Knowledge Graph Population)：RAG 可以用于填充知识图谱中的实体关系通过检索文档来识别和添加新的知识点。

4、RAG增强原理

从上图可能很多同学非常好奇，大模型是如何与“外挂”数据库进行交互的。不是说大模型不能联网吗?

• 其实大模型和数据库的交互，也是通过提示词完成的。

当然在以上实现过程中，可能会有数据信息极为庞大，而且冗余，如果直接发给大模型，上下文也会极为庞大。所以通常在这种情况下，会对数据库内的数据做一个预处理。让其变的易检索。这个预处理的过程，就使用了向量数据库以及embedding。

二、知识图谱介绍

1、简介

知识图谱通过图数据库存储实体及其关系，提供数据整合、语义搜索和复杂推理能力。与前边章节结合，能够提升自然语言处理应用的能力、增强图形分析，并且能够提供结构化背景知识，改进生成质量和问答能力。

知识图谱在这些领域的应用使得各类数据和信息能够更好地被理解、关联和应用。

知识图谱是一种逻辑上的概念，用来表示组织实体之间关系的图形化知识库，通过结构化的数据表示形式，用于以符号形式描述物理时间中的概念及其相互关系。它有两个主要组成因素：

• 节点：表示实体，可以是具体的事物或者抽象的概念，例如人、地点、事件等
• 边：表示节点之间的关系，例如“父亲”、“居住地”等。

基于这两种组成因素即可组成一个完整的图谱，在此基础上实体和边还会有属于各自的属性。

2、知识图谱的应用场景

知识图谱现在广泛应用于各种场景，其中包括但不限于以下几种:

• 搜索引擎优化(SEO)
• 智能助手和虚拟个人助理
• 推荐系统
• 企业知识管理
• 智能交通和物联网

3、优劣势分析

知识图谱对比其他类似的技术，有以下的优点和缺点。

a、优点:

• 可扩展性:知识图谱具备不断增强的能力，可以灵活地接纳新的实体和关系，使其与知识的增长同步。
• 语义表达能力:通过节点和边的关系，知识图谱能够更准确地表达实体之间的语义信息，深刻展现它们之间的关联性。
• 推理能力:基于知识图谱的推理机制可以进行逻辑推断，发现潜在的关联关系和新知识。

b、缺点:

• 数据获取困难:构建知识图谱需要耗费大量人工和专业知识，从原始数据中提取和建模知识是复杂而耗时的过程。
• 数据质量不一:来自不同来源的数据可能存在不一致、错误或不完整的情况，因此需要进行数据清洗和验证。
• 知识更新延迟:当实体或关系发生变化时，更新知识图谱需要一定时间和资源，导致知识更新。

4、应用实例

5、知识图谱和图数据库的关系

知识图谱是一种结构化的图数据模型，用于表示现实世界中的实体及其关系。它由节点(实体)和边(关系)组成，能够直观地展示复杂的实体及其相互联系。

图数据库则是一种专门用于存储和查询图数据结构的数据库。它提供了高效的图操作和查询能力适用于处理高度连接和复杂的数据结构。

图数据库是实现和管理知识图谱的基础技术。在知识图谱中，节点和关系可以直接映射到图数据库中的节点和边。通过图数据库的高效存储和查询能力，可以支持知识图谱的构建、更新和查询。这种结合不仅实现了语义层面的丰富表达，还确保了存储层面的高效操作，使得数据能够被更好地理解和利用。