Knowledge Graph RAG

利用知识图谱和文档网络增强语言模型性能

普通产品编程知识图谱文档网络

Knowledge Graph RAG 是一个开源的Python库，它通过创建知识图谱和文档网络来增强大型语言模型（LLM）的性能。这个库允许用户通过图谱结构来搜索和关联信息，从而为语言模型提供更丰富的上下文。它主要应用于自然语言处理领域，尤其是在文档检索和信息抽取任务中。

目标受众主要是数据科学家、自然语言处理工程师和研究人员，他们需要处理大量文本数据并从中提取有用信息。Knowledge Graph RAG能够帮助他们构建结构化的文本信息网络，从而提高信息检索和处理的效率。

在学术研究中，利用Knowledge Graph RAG构建领域知识图谱，辅助文献综述和信息整合。
企业利用该模型进行市场分析，通过文档网络关联竞争对手信息，增强商业洞察。
在医疗领域，构建疾病和药物的知识图谱，辅助医生进行诊断和治疗决策。

1. 安装Knowledge Graph RAG库：使用pip命令安装。
2. 创建知识图谱或文档图谱：根据需求定义图谱结构和节点属性。
3. 搜索知识图谱中的实体或文档：利用图谱的搜索功能查找相关信息。
4. 利用图谱结构增强语言模型：将图谱信息整合到模型输入中，提高模型性能。
5. 自定义图谱节点和边：根据特定需求调整图谱结构。

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