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「图结构构建」找到 3 条内容
按专题浏览 →匹配正文:一、图结构构建阶段 核心流程:文档 → 知识图谱 步骤 技术要点 文档预处理 语义分块(非固定长度,保持上下文完整性) 实体抽取 LLM-based NER,识别实体类型(人/组织/事件/概念) 关系抽取 抽取实体间语义关系,构建(头实体-关系-尾实体)三元组 图谱存储 图数据库(Neo4j/NebulaGraph)或向量+图混合存储 关键设计:实体消歧(同一实体的不同表述合并)、共指消解(代词还原)。 二、检索机制:双轨协同 1. 实体检索(精确匹配层) 查询中的实体识别 …
匹配正文:GraphRAG实现精准结构化召回,核心依赖以下技术要素: 1. 高质量的图结构构建 实体抽取:NER模型需高准确率,尤其处理指代消解(如"苹果公司"→"Apple") 关系抽取:不仅抽取显式关系,还需挖掘隐式语义关联 社区聚类:通过算法(如Leiden)将密集子图聚为语义社区,生成层级摘要 2. 查询到子图的语义匹配 将自然语言查询解析为图查询(如Cypher或子图模式) 支持多跳遍历:从种子实体扩展至关联社区 动态剪枝策略,平衡召回率与相关性 3. 混合检索机制 向量检索…
… GoT 适用:代码优化、多文档摘要、需要迭代精炼的复杂任务 优点:支持思维聚合(如合并多个方案)和循环优化,表达能力最强 局限:图结构构建成本高,需要预定义操作符(Aggregate/Refine/Generate);工程实现复杂,目前多为研究原型 三、实际落地的关键瓶颈 评估器可靠性:ToT/GoT依赖LLM自我评估,但模型对复杂状态的判断常不稳定 延迟与成本:ToT的多次采样+评估在实时场景(如高德导航的实时路径重规划)难以承受 任务适配成本:从24点游戏迁移到真实业务…
学习内容与项目面试,在同一条路上。