知识图谱（KG）是一个先进的框架，它将数据互连的本质进行封装。它是知识的动态、结构化表示，其中实体（也称为节点）通过关系（或边）密切相连。这种体系结构不仅对信息进行编目，还阐明了数据点之间的背景和复杂的相互关系。
知识图谱是增强基于RAG的应用的基础
知识图谱的实用性可延伸至各种应用领域，从上下文感知的内容推荐到高级药物安全分析。它们不仅可以作为可查询的数据库，还可以作为分析网络和基于推理和基于规则的推理的知识库。
通过将知识图谱与RAG模型整合，并用节点嵌入增强它们，我们可以创建出能够以前所未有的准确度和深度理解和生成人类语言的AI系统。这种方法不仅解决了RAG模型固有的挑战，还释放了自然语言处理的新潜力。
知识图谱的多功能性在它们在各个行业的广泛应用中表现得很明显。从增强语义搜索到驱动药物发现，这些动态结构彻底改变了我们处理复杂数据集的方式。
这里有一些使用知识图谱的示例：
每个应用展示了将大量数据转化为可行的见解的知识图谱的变革潜力。
RAG系统面临的挑战，例如确保上下文适当和最新的数据，通过知识图谱的动态性得到解决。它们通过利用数据点的相互关系，灵活处理复杂查询，从而提供对上下文和关系的深入理解。例如，在早期癌症检测的情况下，通过与知识图谱增强的RAG系统，可以检索和整合最新的医学研究，提供知情回应。
相比之下，使用Cypher等语言进行图数据库查询可以轻松获得结构化信息：
这展示了知识图谱的力量，不仅可以检索数据，还可以以有意义的方式综合和展示数据。结构化查询语言与RAG系统的集成使数据交互更加细致和复杂。
结构化和非结构化数据的整合
例如，非结构化文本可以直接导入RAG工作流程，而结构化数据可能需要转换为语言模型可理解的格式。知识图谱作为一个桥梁，将结构化和非结构化数据存储在一个系统中，从而减少了对大量数据准备的需求。
下面的表格概述了RAG系统的关键要素：
通过充分利用检索和生成的优势，RAG系统为AI通信设定了新的标准，使互动更加自然和丰富信息。
知识图谱通过添加一层语义理解来增强向量搜索，补充了仅靠向量可能缺乏的内容。图数据库在处理复杂的多方面查询时，相较于向量相似度搜索，具有明显的优势。在需要准确信息检索的场景中，这种协同效应变得明显，因为它确保了上下文意识的存在。
以下几点说明了知识图谱是如何补充向量搜索的：
将“检索增强生成”（RAG）与知识图谱的整合使得人工智能在处理和生成人类语言方面取得了显著进展。案例研究证明，这种协同作用显著提高了RAG系统的性能，为其提供了一个丰富而相互关联的数据源，提高了理解和响应准确性。
下面的表格总结了在不同案例研究中观察到的使用知识图谱增强的RAG模型的影响：
数据收集与准备
准备过程通常涉及以下步骤：
一旦数据准备就绪，可以用来生成“能力问题”（CQs），为本体构建和后续的知识图谱构建提供指导。从数据收集到知识图谱整合的整个过程都应当考虑伦理因素，确保最终的人工智能应用符合伦理人工智能原则。
知识图谱构建技术
最后，保持KG的更新和验证，以确保其最新和全面。这通常涉及到社区的贡献和开源项目，就像在GitHub上看到的那些项目一样。
将知识图谱与RAG系统集成
以下是此集成的一些关键优势：
此集成不仅是一个理论概念，而且正在积极地在各个领域中实施，包括早期癌症检测的医疗保健、具有先进AI聊天机器人的客户服务，甚至在加密创新领域。随着技术的成熟和更广泛的采用，这个领域的就业机会潜力也在不断扩大。
知识图谱技术的景观正在迅速演变，新的进步承诺在各个领域进一步增强其实用性。2024年3月的顶级人工智能会议展示了知识图谱的最新突破和应用，包括其在颠覆大型语言模型中的作用。
此外，像GeckoRobotics和RhoImpact这样的合作伙伴关系对碳排放的影响凸显了知识图谱在解决全球关键问题方面的潜力。随着这些技术的不断发展成熟，我们可以预期，在各个领域推动创新中，它们将扮演重要的角色。
对于那些渴望深入了解检索增强生成（RAG）和知识图谱的人来说，可以找到丰富的教育资源。《检索增强生成实践入门》是一门课程，它以全面介绍这些领域的最新进展而脱颖而出。它旨在为学习者提供在这一领域中导航和创新所需的知识。
为了进一步支持您的学习之旅，请考虑探索以下资源：
社区和开源贡献在推进检索增强生成（RAG）和知识图谱领域方面起着关键作用。开放数据科学（ODSC）社区展示了这种协作精神，在其中，数据科学专业人员为共享知识库做出了贡献。
这些平台促进了思想交流和创新，确保围绕RAG和知识图谱的生态系统保持活跃并对所有人开放。
总之，知识图谱在增强检索增强生成（RAG）应用方面起着关键作用，解决了它们固有的挑战并提升了它们的能力。通过提供结构化、有关联的数据以及处理复杂查询的能力，知识图谱赋予RAG模型更准确、更有信息量的回答能力。
知识图谱与RAG模型的融合标志着自然语言处理的一大进步，展示出未来人工智能系统能以惊人的精度理解和生成人类语言的前景。随着我们继续探索这些技术之间的协同效应，跨各个领域的变革性应用潜力逐渐显现出来。
知识图谱是以实体（节点）和它们的关系（边）组成的互联网络结构化方式来表示信息。它实现了数据的上下文组织，为人工智能系统访问和理解复杂信息提供了框架。
知识图谱在各个领域被用于内容推荐、药物研发、语义搜索、市场情报、监管文件发现以及先进药物安全分析等各种领域。
构建RAG的知识图谱需要收集多样的数据源，准备数据，使用各种技术构建图谱，并将其与RAG系统整合，以提升其性能和功能。