GraphRAG 大模型 知识图谱 (graphrag原理)

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• GraphRAG：知识图谱+大模型
• 知识图谱入门 (二) 知识示意与知识建模
• 萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率冲破增长桎梏

GraphRAG：知识图谱+大模型

大模型局限性

1、畛域消息无余

LLM基于地下数据集启动训练，因此缺乏畛域特定或专有消息，这或者造成在某些状况下无法提供更准确或片面的回答。

2、或者发生误导

虽然尽力提供消息，但在超出其范围的状况下，LLM或者给出不正确或虚拟的消息，由于它无法间接失掉新消息或与实时数据同步。

3、无法失掉实时消息

由于训练老本高，LLM无法实时降级知识库，因此或者无法提供最新消息或跟上极速变动的状况。

4、预训练数据无法更改

经常使用的预训练数据或者蕴含失误或过期消息，无法更正或删除，造成LLM基于不准确或过期数据回答疑问。

5、缺乏常年记忆

LLM没有常年记忆才干，无法处置复杂疑问或须要高低文了解的状况，体现或者不佳。

什么是Graph RAG

RAG（Retrieval Argumented Generation）经过结合检索技术和言语生成技术，增强生成环节，提供更准确、相关和多样化的消息以满足用户需求。

Graph RAG是一种基于知识图谱的检索增强技术，经过图模型展理想体和相关，应用大言语模型LLM启动检索增强。

Graph RAG将知识图谱视为超大规模词汇表，实体和相关作为单元启动联结建模。

经过提取用户疑问中的实体构建高低文子图，而后应用LLM生成答案。

传统检索增强技术的瓶颈

缺乏训练数据和文本了解无余是传统技术的关键疑问。

总结与图探求方法

图探求方法包括：基于向量、关键词、混合、原生向量索引、组合查问、知识图谱查问引擎和Graph RAG查问引擎。

这些方法各有优缺陷，顺应不同场景。

大模型相关资料

以下书籍和资源介绍有助于了解大模型和LLM：

参考资料：

知识图谱入门 (二) 知识示意与知识建模

知识示意是将知识以计算机可了解方式形容的环节，是通往智能的基础。

知识具有正确性、不确定性、可示意性和可应用性等特性，依据作用范围、作用及示意、确定性及结构与体现方式，知识可以分为知识性知识、畛域性知识、理想性知识、环节性知识、控制知识、确定性知识、不确定性知识、逻辑性知识和笼统性知识。

早期的知识示意方法包括一阶谓词逻辑，它经过剖析原子命题中的集体词、谓词和量词来钻研其逻辑相关。

一阶逻辑蕴含经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，具有天然性、易于接受、易于转化为计算机方式等好处，但也存在无法示意不确定性知识、难以表白启示性和元知识、组合爆炸和效率低的缺陷。

发生式系统则是一种规定系统，依据人类行为特色用“IF-THEN”方式示意规定，易于模块化治理、示意知识明晰。

但效率不高，难以表白具有结构性的知识。

框架示意法擅长示意结构性知识，能集中示意实体或实体集的相关特性，经过细节修正构成新意识。

框架由节点和相关组成，节点可带属性，用于形容事物，蕴含形容、经常使用说明、希冀事情和应答战略等消息。

框架系统中，框架间的链接示意形态变动、推理或优惠。

语义网络应用节点和带标志边的有向图形容实体间相关，具有直观性、合乎人类思想、宽泛示意范围和弱小示意才干等好处，但也存在推理规定不明白、网络结构复杂和难以示意判别性与深层知识的缺陷。

基于语义网的知识示意框架包括RDF（资源形容框架）和SPARQL（查问言语）。

RDF准许知识示意为三元组（主体、谓词、对象），RDFS（RDF Schema）裁减RDF，提供术语定义、属性运行范围等消息，支持推理配置。

OWL（Web本体言语）裁减RDF，用于更复杂场景，有Lite、DL、Full三个子言语，区分实用于繁难、惯例和准确定义状况。

OWL2是OWL的最新版本，蕴含RL、QL、EL三个子言语，区分针对概念多、实例多和高效推理场景。

SPARQL是RDF查问言语，支持复杂数据集衔接，被宽泛支持。

JSON-LD是基于JSON示意和传输互联数据的方法，简化了程序员阅读和了解知识标识。

RDFa在网页标志言语中参与了机器可读属性，优化搜查、优化访问性和网页数据关联性。

Microdata则用于网页标志中嵌入可读数据，为页面上可见数据参与语义。

以上内容基于王昊奋教员的知识图谱课程学习笔记，如有了解偏向，欢迎斧正。

萨摩耶云：以知识图谱优化决策效率冲破增长桎梏

人工智能（AI）席卷环球，但它的雏形可追溯至18世纪乃至更早，彼时苏格兰詹姆斯·瓦特为正在建造的蒸汽机设计了一个奇妙的智能控制系统——调速器，从而为现代控制切实奠定了基础；期间的指针拨向1956年，几位计算机迷信家相聚达特茅斯会议，热情宣告：让机器能够经常使用言语，构成笼统概念，处置人类现存的各种疑问；之后的几十年，AI不时在两极反转，或被称作人类文化夺目未来的预言，或被当成技术疯子的狂想扔到渣滓堆里。

直至2012年以后，得益于数据量的飞涨、算力的优化和深度学习的出现，AI从概念走向兴盛。

如今，AI进入生存的速度，已超越咱们的构想。

在乡村，AI无人机帮农民收获、施肥、打药；在市区，AI工业机器人将车间变成黑灯工厂。

在试验室，AI算法助力迷信家研发新药。

不难构想，在未来的很多年里，AI都将是人类 社会 开展最关键的推进力气，它迸收回的能量或将逾越工业反派。

AI极大优化智能决策效率和水平

无论是学术界还是工业界，关于人工智能（AI）目前还并没有一致的定义。

但大体上构成了这样的共识：人工智能是计算机迷信的一个宽泛分支，试图让机器模拟人类的智能，运行畛域关键包括深度学习、天然言语处置、计算机视觉、智能机器人、智能程序设计、数据开掘等方面。

美国麻省理工学院温斯顿传授以为：人工智能就是钻研如何使计算机去做过去只要人才干做的智能上班。

作为人工智能的子集，机器学习由人类程序员设计的算法担任剖析、钻研数据，而后依据数据剖析和钻研作出决策。

举个繁难的例子，当咱们阅读网上商城时，经常会出现商品介绍的消息。

这是商城依据你往期的购物记载和简短的收藏清单，识别出其中你真正感兴味，并且情愿购置的产品。

这样的决策模型，可以协助商城为客户提供倡导并激励产品消费。

这就是基于机器学习作出的共性化介绍。

深度学习是机器学习的子畛域，经过天然神经网络来学习，最终目的是让机器人能够像人一样具有剖析学习才干，可以智能处置特色变量，从而使整个决策系统愈加智能。

当下，深度学习不堪一击般地成功了各种义务，使简直一切的机器辅佐配置都变为或者。

翻译、语音识别、商业智能决策、无人驾驶 汽车 都已在眼前。

而基于深度学习框架，企业可以依据自身行业特点和场景须要，灵敏方便地启动AI运行开发，不再须要从0到1地搭建地基，这极大优化了产业智能决策效率和水平。

智能决策驱动产业降本增效

人工智能的开展一日千里，从技术层面来看，业界宽泛以为，AI外围才干蕴含三个层面，即浅层运算智能、中层感知智能、深层认知智能。

认知智能，成功机器对人的“大脑判别和决策”的代替，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现疑问、判别剖析、做出决策、付诸执行，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端畛域，而其中关键的深层畛域之一即是智能决策。

智能决策身处AI赛道最前沿畛域被誉为“皇冠上的明珠”，目前局部商业化的智能决策产品已初步进入齐全决策智能阶段，系统可以自我驱动并间接做出决策和执行，成功了决策智能的“半人格化”。

其实，在人工智能技术成熟之前，大型企业就曾经开局经过数据剖析来做出商业决策和判别，例如沃尔玛“啤酒与尿布”的故事。

沃尔玛超市治理人员剖析开售数据时发现了一个令人难以了解的现象：“啤酒”与“尿布”两件看下来毫无相关的商品经常出如今同一个购物篮中，治理人员经过考查发现，这种现象经常出如往年轻的父亲自上。

原来，美国度庭中，普通去超市购置尿布的多是年轻的父亲。

这些父亲们在购置尿布的同时，往往会顺便为自己购置啤酒。

尔后沃尔玛尝试将啤酒与尿布摆放在相反的区域，繁难消费者极速找到商品的同时，销量清楚优化。

如今，以用户画像、知识治理、天然言语处置、机器学习为基础的人工智能不只仅为企业带来业务形式、业务流程、组织结构、产品运行等方面上的渺小变动。

更为企业的指导者们，在智能决策方面带来了数据导向的价值。

企业如何在短期间内做出少量决策？缩小试错老本？决策需求无处不在，但人们对智能决策并没有准确地定义。

在国际AI决策上游企业萨摩耶云首席迷信家王明明看来，智能决策就是基于大数据和机器学习、深度学习、联邦学习、知识图谱等技术与行业深度融合后，在数据间精准婚配用户需求或业务需求并发现潜在的逻辑和法令，实质是为带来效率的优化。

这种翻新化的决策方法，正是依托施展AI渺小的“算法”好处和“计算”才干，让企业的运营决策从阅历和流程驱动转向数据驱动、智能化决策，到达降本增效的目的。

如今，智能决策运行的身影早已深化实体畛域，例如在轨道交通初次成功检修方案和人工智能的结合；在 汽车 汽配，冲破供应、消费、开售、需求端壁垒，成功全价值链优化；在流程制作畛域，从前端供应到中段消费再到后段产销协同，智能决策价值空谷传声并正在用其特有的方式发明更多愈加间接的制作价值。

IDC预测，到2025年，超越60％的企业将把人类专业知识与人工智能、机器学习、NLP和形式识别相结合，做智能预测与决策，增强整个企业的真知灼见，并使员工的上班效率和消费劲提高25％。

知识图谱拓展决策才干边界

人工智能正在从“感知智能”走向“认知智能”，机器除了具有模拟人的视觉、听觉、触觉等感知才干之外，还须要具有认知才干，模拟人的思想方式和知识结构启动“思索”，因此须要一个弱小的底层知识网络作为撑持，知识图谱正是撑持机器成功认知智能的关键基石。

当你在搜查消息、看资讯、刷短视频、购物时，所看到的每条感动你的内容，面前就或者有知识图谱的作用。

繁难而言知识图谱就是把少量不同种类的消息衔接在一同而失掉一个可视化相关网络，为人们提供了从“相关”的角度剖析疑问的才干，已被宽泛运行于如智能搜查、决策剖析、金融反欺诈等畛域。

知识图谱宽泛运行目的就是让机器和软件取得“了解”和“解释”两种才干。

经常使用知识图谱，可以让人工智能“了解”人类的天然言语，不时整合现有数据、外部数据，让机器构成认知才干，降落人工智能的大样本依赖，提高学习的经济性和对先验知识的应用效率，从而做出最优的决策结果。

多年商业和技术沉淀，萨摩耶星散齐数据、算法、算力等AI三因素，并以“三因素”构建AI知识图谱，尤其是应用机器学习和深度学习等尖端人工智能技术，开发人工智能初级运行“智能决策综合系统”，以SaaS、aPaaS的产品方式提供规范化服务体系。

为最大水平地降落技术门槛，萨摩耶云针对不同行业和畛域提供知识驱动的复杂运行剖析及决策支持，将少量知识模块化封装，智能以最优的方式训练模型，自顺应生成方案。

企业可以依据自己的需求，自定义适宜业务场景的图谱运行轻松成功二次开发，极速失掉平面的图谱型结果，优化决策智能水平。

以服务金融产业为例，知识图谱技术从数据可视化、危险评价与反欺诈、危险预测到用户洞察，知识图谱的底层性撑持作用越来越清楚。

萨摩耶云运用知识图谱技术经过对用户数据剖析，以可视化的出现、交互式的查问，并启动关联目的和标签的输入，从而为有效识别、预防团伙欺诈的出现提供及时决策研判。

此外，萨摩耶云知识图谱在营销层面精准发力，它可基于客户建设社交网络知识图谱，在失掉用户授权后，对用户社交相关网（如亲属、好友、共事、同窗、生疏人等）启动全方位地开掘，精准、迅速地找到相关业务的潜在客户，从而制订针对性营销战略，协助企业成功精准获客。

截止目前，萨摩耶云沉淀的客户笼罩了从通讯运营商、互联网大厂、电商平台、影音传媒，到金融、仓储、商超在内的畛域。

曾经积攒了数千万客户的长周期、多维度样本量，所有衍生变量维度超百亿级，算法模型的精度、准度曾经到达较高水平，平滑应答特定场景下的不凡危险状况，构成较高的竞争壁垒。

科技 一日千里，但似乎商业治理的实质普通，决策治理的实质诉求并没有太大的变动：让对的人，在对的期间，以对的方式做出选择。

“真正的 科技 ，是让你感触不到 科技 的存在”，未来的人工智能不只能提高咱们的效率，更是无感的。

AI虽不完美，但咱们仍要感谢人工智能畛域的那些翻新者们，正是他们在寻求真谛的路上保持“虽千万人，吾往矣”，才降级了咱们对环球和自身的认知。

本文源自金融界