LightRAG将GraphRAG落地门槛打下来了!

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现有的RAG系统存在显著的局限性,包括依赖于平面数据表示和缺乏足够的上下文感知能力,这可能导致答案碎片化,无法捕捉复杂的相互依赖关系

为了解决这些挑战,提出了LightRAG,它将图结构整合到文本索引和检索过程中。这一创新框架采用了双层检索系统,从低层次和高层次的知识发现中增强了全面信息检索。

提出的LightRAG框架的整体架构

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此外,图结构与向量表示的整合便于高效检索相关实体及其关系,显著提高了响应时间,同时保持了上下文的相关性。这种能力通过增量更新算法进一步增强,确保新数据能够及时整合,使系统在快速变化的数据环境中保持有效和响应性。并且LightRAG已开源

LightRAG架构的详细步骤:

图基文本索引(Graph-Based Text Indexing)

  • 步骤1:实体和关系提取

使用大型语言模型(LLM)对文档进行分析,识别出文本中的实体(如人名、地点、组织等)和它们之间的关系(如“属于”、“位于”等)。

将文档分割成多个小块(chunks),以提高处理效率。

  • 步骤2:LLM Profiling生成键值对

对于每个识别出的实体和关系,使用LLM生成一个键值对(key-value pair),其中键(key)是一个或多个关键词,值(value)是与实体或关系相关的文本段落。

  • 步骤3:去重优化

通过去重(Deduplication)过程,合并来自不同文档块中的相同实体和关系,减少图操作的开销。

双层检索范式(Dual-Level Retrieval Paradigm)

  • 步骤4:生成查询关键词

对于给定的用户查询,提取局部(low-level)和全局(high-level)关键词。

  • 步骤5:关键词匹配

使用向量数据库匹配局部关键词与候选实体,以及全局关键词与全局关键词关联的关系。

  • 步骤6:整合高阶相关性

为了增强查询的相关性,LightRAG会收集检索到的图元素的邻接节点,这涉及到检索节点和边的一跳邻接节点。

检索增强答案生成

  • 步骤7:使用检索到的信息

利用检索到的信息(包括实体和关系的值),通过通用的LLM生成答案。

  • 步骤8:上下文整合与答案生成

将用户查询与多源文本合并,LLM生成符合查询意图的信息性答案。

增量知识库的快速适应

  • 步骤9:增量更新知识库

当有新文档加入时,使用与之前相同的图基索引步骤处理新文档,生成新的知识图谱数据。

将新知识图谱数据与原有知识图谱合并,实现新数据的无缝整合。

  • 步骤10:减少计算开销

避免重建整个索引图,减少计算开销,实现新数据的快速整合。

广泛的实验验证表明,与现有方法相比,LightRAG在多个关键维度上,包括全面性、多样性、知识赋能,都显示出了显著的改进。LightRAG效果优于GraphRAG、NaiveRAG、RQ-RAG 、HyDE。

在四个数据集和四个评估维度下,基线与LightRAG的胜率(%)对比

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使用NaiveRAG作为参考,LightRAG的简化版本的性能

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案例研究:LightRAG与基线方法GraphRAG之间的比较

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LightRAG检索和生成过程。当提出查询“哪些指标对于评估电影推荐系统最有信息量?”时,大型语言模型(LLM)首先提取低级和高级关键词。这些关键词指导在生成的知识图谱上的双级检索过程,目标是相关实体和关系。检索到的信息被组织成三个组成部分:实体、关系和相应的文本块。这些结构化数据随后被输入到LLM中,使其能够生成对查询的全面回答。

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https://github.com/HKUDS/LightRAG``https://arxiv.org/pdf/2410.05779``LIGHTRAG: SIMPLE AND FAST RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION
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大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏,我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们,来看看有哪些东西。

1.学习路线图

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源,但基本上都残缺不全的,这是我自己整理的大模型视频教程,上面路线图的每一个知识点,我都有配套的视频讲解。

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(都打包成一块的了,不能一一展开,总共300多集)

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档,有几百本,都是目前行业最新的。

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4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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印度统治阶级锁死底层人的5大阳谋

印度统治阶级锁死底层人的5大阳谋

基于社会学和心理学视角: 1. 情感道德: 统治阶级通过塑造道德规范和情感价值观,引导底层人群的行为。例如,宣扬“勤劳致富”“忍耐美德”等观念,让底层人接受现状并自我约束。这种道德框架往往掩盖结构性不平等,使人们将个人困境归咎于自身而非系统。 2. 欲望控制: 通过消费主义和媒体宣传,统治阶级刺激底层人的物质与社会欲望(如名牌、地位),但同时设置经济壁垒,使这些欲望难以实现。底层人被困在追求“更好生活”的循环中,精力被分散,无法聚焦于挑战权力结构。 3. 情绪煽动: 利用恐惧、愤怒或民族主义等情绪,统治阶级可以通过媒体或公共事件转移底层人对社会问题的注意力。例如,制造外部敌人或内部对立(如阶层、种族矛盾),让底层人内耗而非联合反抗。 4. 暴利诱惑: 通过展示少数“成功案例”或快速致富的机会(如赌博、投机),诱导底层人追逐短期暴利。这种机制不仅让底层人陷入经济风险,还强化了对现有经济体系的依赖,削弱长期变革的可能性。 5. 权力震撼: 通过展示统治阶级的权力(

By Ne0inhk