趋近智
密集向量 (vector) (dense vector)检索在寻找语义相似文本片段方面表现突出,但有时难以处理需要精确事实回忆、实体消歧或理解复杂关系(不使用“概念”)的查询。在此情况下,知识图谱(KGs)提供了一种有益的补充方法。知识图谱以实体及其关系网络的形式表示信息,提供结构化、真实的数据,能大幅增加传递给RAG系统生成器的上下文 (context)信息。
知识图谱由节点(代表人物、组织、产品或抽象事物等实体)和边(代表这些实体间的关系,如“是一种”、“由...开发”或“位于”)构成。例如,在一个生物医学知识图谱中,“阿司匹林”可能是一个实体,“镇痛剂”是另一个,一条“is_a_type_of”的边可以将“阿司匹林”与“镇痛剂”连接起来。这种结构化表示允许进行精确查询,并获取文本中可能隐藏或表述模糊的明确事实。
将知识图谱整合到您的RAG流程中可以带来多项益处:
Warfarin -> interacts_with -> Drug_X -> developed_by -> Company_Y -> headquartered_in -> California。这种多跳推断对于纯文本检索而言存在挑战。有多种架构模式可将知识图谱纳入您的RAG系统。选择哪种模式通常取决于您应用的具体需求、知识图谱的特性以及性能方面的考量。
在这种常见模式中,用户查询会同时由标准向量 (vector)检索器(作用于您的文本语料库)和知识图谱检索器(查询知识图谱)进行处理。来自这两个途径的结果随后进行合并或结合,再传递给大型语言模型(LLM)。
一种并行检索架构,其中查询被发送到向量存储和知识图谱,其结果再合并提供给大型语言模型(LLM)。
整合步骤很重要。它可能包括:
在此模式下,知识图谱用于在用户查询到达主要文本检索器之前对其进行预处理或增强。
在这种方法中:
整合知识图谱并非没有挑战:
知识图谱构建与维护: 您可以使用公开可用的知识图谱(如维基数据、DBpedia,或像UMLS这样的专业医疗信息图谱),也可以构建自己的知识图谱。构建定制知识图谱需要投入大量精力在数据建模、提取和持续维护上,以确保数据质量和时效性。
实体链接: 准确地将文本(查询或文档)中的提及映射到知识图谱中的规范实体是一项复杂的自然语言处理(NLP)任务。歧义、拼写变体和新实体持续构成挑战。像spaCy的EntityLinker或专业库可以提供帮助,但通常需要进行特定方面的调整。
知识图谱查询: 知识图谱通常使用SPARQL(用于基于RDF的知识图谱)或Cypher(用于像Neo4j这样的属性图)等语言进行查询。您的RAG系统将需要一个组件来将用户查询的某些方面或中间结果转换为这些图查询语言。
例如,要使用像维基数据这样的知识图谱的SPARQL端点查找法国首都,查询可能如下所示:
SELECT ?capitalLabel WHERE {
wd:Q142 wdt:P36 ?capital . # Q142 是法国,P36 是 '首都'
SERVICE wikibase:label { bd:serviceParam wikibase:language "[AUTO_LANGUAGE],en". }
}
这将返回“巴黎”。根据用户输入动态整合此类查询需要精心设计。
可伸缩性与性能: 大型知识图谱在托管和查询时可能消耗大量资源。图数据库性能、索引策略和查询优化都很重要。增加知识图谱查找也可能增加RAG系统的整体延迟,因此高效的查询和缓存是必需的。
知识图谱输出表示: 如何将结构化的知识图谱事实呈现给大型语言模型(LLM)?
{
"entity": "法国",
"facts": [
{"predicate": "has_capital", "object": "巴黎"},
{"predicate": "population_estimate", "object_value": 67000000, "unit": "人"}
]
}
考虑一个旨在回答公司财务问题的RAG系统。
(苹果, hasRevenue, ?revenue, financialPeriod: "Q4 2023") 和 (微软, hasRevenue, ?revenue, financialPeriod: "Q4 2023")。Apple_revenue_Q4_2023 = $X_billion,Microsoft_revenue_Q4_2023 = $Y_billion。尽管能力突出,知识图谱集成仍面临挑战:
通过周全地整合知识图谱,您可以使您的RAG系统能够利用丰富的结构化事实信息。这通常会带来更准确、可靠且上下文 (context)感知的回应,特别是对于要求精确和明确关系的查询,是优化RAG系统以适应高要求生产环境的重要一步。
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