基于知识图谱与大模型的个人知识库构建方案
探讨了基于知识图谱与大模型的个人知识库构建方案。首先介绍了 RAG 技术的基本原理及其在处理长文档时的局限性,随后引出微软提出的 GraphRAG 解决方案,通过结合知识图谱增强 LLM 的推理能力。文章详细阐述了知识图谱的核心概念、GraphRAG 的索引与查询流程,以及 Neo4j LLM KG Builder 的使用体验。通过对比两种工具在复杂问题回答上的表现,分析了各自的优劣。最后总结了技术趋势,并给出了数据清洗、Schema 优化及混合检索等最佳实践建议,旨在帮助开发者构建高效、可追溯的智能知识库。


