对比分析：知识图谱与检索增强生成在构建ai代理中的优势与应用探索

RAG 与知识图谱

人工智能 (AI) 代理正在改变我们与信息互动和自动化任务的方式。这些代理可以访问、处理和综合来自各种来源的信息，以回答问题、完成任务，甚至做出决策。

构建人工智能代理的两种主要方法是基于知识图谱的代理和基于检索增强生成 (RAG) 的代理。本文档提供了这两种方法的全面比较，探讨它们的架构、优缺点、使用案例、评估方法和未来趋势。

定义知识图谱和检索增强生成

知识图谱 (KG)

知识图谱是信息的结构化表示，捕捉实体（例如，人、地点、事物）及其关系。这些信息通常存储在图数据库中，并可视化为图结构，因此称为知识“图”。知识图谱由三个主要组成部分构成：

• 节点： 任何对象、地方或人都可以是一个节点。
• 边： 边定义了节点之间的关系。
• 标签： 标签为节点和边提供上下文和意义。

知识图谱通常由来自各种来源的数据集构成，这些数据集在结构上可能最初有所不同。然而，模式、身份和上下文共同作用，为这些多样化的数据提供一致的结构。模式为知识图谱提供框架，身份适当地对基础节点进行分类，而上下文则决定了该知识存在的环境。这些组件有助于区分具有多重含义的词汇，并确保图中的一致性。

知识图谱通过机器学习的推动，利用自然语言处理 (NLP) 通过称为语义增强的过程构建节点、边和标签的全面视图。当数据被摄取时，该过程使知识图谱能够识别单个对象并理解……source 数据作为一组连接这些对象的实体（节点）和关系（边）。每个实体和关系可以具有多个属性或特征。另一方面，RDF 图使用主语-谓语-宾语结构来表示知识。

知识图谱为人工智能代理提供了语义丰富的上下文，使其能够理解不同信息片段之间的意义和联系。知识图谱的现实世界示例包括谷歌的知识图谱，它用于网络搜索以提供更相关的结果，以及亚马逊的产品图，它驱动他们的推荐引擎。

检索增强生成 (RAG)

检索增强生成 (RAG) 是一种通过从外部知识源检索相关信息来增强大语言模型 (LLMs) 的技术。这种方法解决了大语言模型的局限性，因为它们有知识截止日期，并且可能无法访问特定领域的信息。RAG 系统通常使用检索模型来查找相关文档，然后将这些文档作为上下文提供给大语言模型，从而使其能够生成更准确和更具信息量的响应。

RAG 的一个关键优势是其访问新鲜信息的能力。大语言模型仅限于其训练数据，这些数据可能会过时。RAG 通过向大语言模型提供最新信息来克服这一点，确保其响应是当前的和相关的。

RAG 还帮助减轻大语言模型中的“幻觉”问题。幻觉发生在大语言模型生成不受其训练数据或任何现实世界证据支持的信息时。通过将大语言模型的输出基于相关的外部知识，RAG 试图降低幻觉的风险并提高响应的事实准确性。

此外，RAG 可以帮助解决大语言模型中的潜在偏见和不准确性。大语言模型是在大量文本数据上训练的，这些数据可能包含偏见或不正确信息。通过向大语言模型提供来自可信来源的事实数据，RAG 可以帮助确保生成的响应更加客观和可靠。

向量数据库在 RAG 系统中的语义搜索中发挥着关键作用。这些数据库将文档存储为高维空间中的嵌入，允许根据语义相似性进行快速和准确的检索。这意味着检索模型可以找到不仅仅是通过关键词相关的文档，还可以找到其潜在意义和上下文相关的文档。

代理RAG 是一种先进的方法，通过整合人工智能代理来增强传统的 RAG 系统。这些代理像专家研究人员一样，熟练地浏览多个文档，比较信息，生成摘要，并提供全面和准确的答案。代理RAG 允许更复杂和有意义的互动，使系统能够处理复杂的规划、多步骤推理和外部工具的使用。

基于知识图谱和基于RAG的代理架构

基于知识图谱的代理

基于知识图谱的代理依赖于知识图谱来存储和访问信息。代理使用查询语言如SPARQL或Cypher与知识图谱进行交互。这些代理通常采用推理引擎从图中的现有关系推断新知识。基于知识图谱的代理的架构通常包括：

• 知识图谱: 存储实体、关系和属性。
• 查询引擎: 允许代理从图中检索信息。
• 推理引擎: 使代理能够推断新知识。
• 行动模块: 根据检索和推断的信息执行动作。

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     Text: ## RAG-Based Agents

RAG-based agents utilize a retrieval model to find relevant information from external sources, such as documents or databases. The retrieved information is then used to augment the prompt given to the LLM. The architecture of a RAG-based agent typically includes:

• Retrieval Model: Finds relevant documents based on the user query.
• Knowledge Source: Stores the documents or data used for retrieval.
• Large Language Model (LLM): Generates responses based on the augmented prompt.
• Action Module: Executes actions based on the LLM’s response.

基于知识图谱和基于RAG的智能体的优缺点

基于知识图谱的智能体

优点：

• 高准确性： 基于知识图谱的智能体可以在定义明确的知识领域中实现高准确性，因为它们依赖于结构化和经过整理的信息。这在精度至关重要的应用中尤为有利，例如医疗诊断或财务分析。
• 强大的上下文理解： 知识图谱为理解实体之间的关系提供了丰富的上下文，使智能体能够回答复杂问题并执行复杂的推理任务。这在理解不同信息之间的联系至关重要的领域中尤为重要，例如欺诈检测或科学研究。
• 可解释性： 基于知识图谱的智能体可以通过追踪用于得出答案的关系提供清晰的推理路径。这种透明度在需要理解智能体如何得出特定结论的情况下非常有价值，例如在法律或监管环境中。

缺点：

• 可维护性： 知识图谱需要仔细维护以确保准确性和一致性，特别是在新信息出现时。这可能是一个耗时且资源密集的过程，特别是对于大型和复杂的知识图谱。构建和维护知识图谱还需要大量的努力和专业知识，包括本体创建和持续更新以反映知识领域的变化。
• 灵活性有限： 基于知识图谱的智能体可能在处理意外查询或不完全符合图谱结构的信息时遇到困难。这可能限制它们适应新情况或处理意外问题的能力。
• 数据处理： 虽然知识图谱在结构化数据方面表现出色，但在处理诸如文本文件或多媒体内容等非结构化数据时可能效果不佳。这可能限制它们在非结构化数据普遍存在的领域中的适用性。

基于RAG的代理

优势：

• 可维护性： 基于RAG的代理更容易通过添加新文档来更新信息，这使它们更适应动态知识领域，并减少了维护所需的工作量。
• 数据处理： RAG系统能够处理结构化和非结构化数据，使其更加多功能。这使它们可以应用于更广泛的应用和领域。
• 成本效益： RAG在特定领域的成本效益可能优于对大语言模型的微调。这使其成为资源有限的企业和组织更可获取的方法。

劣势：

• 准确性： 基于RAG的代理的准确性在很大程度上依赖于检索模型的质量和检索文档的相关性。如果检索模型未能找到最相关的文档，LLM可能会生成不准确或不完整的响应。当处理大量文档或检索的上下文包含矛盾或噪声信息时，RAG系统也面临挑战。
• 性能： RAG系统可能比基于知识图谱的代理更慢，因为它们需要在生成响应之前检索和处理文档。这在需要实时响应的应用中可能是一个显著的缺点。
• 可解释性： 解释基于RAG的代理响应背后的推理可能很具挑战性，因为它依赖于检索的文档和LLM的内部工作。这种缺乏透明度在需要理解代理决策过程的情况下可能会引起关注。

基于知识图谱和基于RAG的代理的用例

基于知识图谱的代理

基于知识图谱的代理非常适合以下应用：

• 对关系的深刻理解： 例如，在欺诈检测中，基于知识图谱的代理可以分析交易图谱，以识别可疑的模式和连接。通过遍历账户、交易和个人等实体之间的关系，这些代理可以揭示隐藏的网络和异常，这些可能表明欺诈活动。
• 复杂推理： 在医疗保健中，基于知识图谱的代理可以通过考虑患者数据、医学知识和潜在药物相互作用来协助诊断和治疗计划。通过整合来自不同来源的信息并对症状、疾病和治疗之间的关系进行推理，这些代理可以为医疗专业人员提供有价值的见解。
• 可解释的人工智能： 在金融服务中，基于知识图谱的代理可以提供个性化的投资建议，并解释其建议背后的推理。通过追踪投资选项、市场趋势和个人财务目标之间的联系，这些代理可以提供透明和值得信赖的建议。
• 其他应用： 知识图谱还用于其他各种应用，包括推荐系统、数据集成和自然语言处理。在推荐系统中，知识图谱可以捕捉用户偏好和产品特征，以提供个性化的推荐。在数据集成中，它们可以帮助将来自不同来源的数据合并为统一视图。在自然语言处理中，它们可以提供理解和解释人类语言的语义上下文。

基于RAG的代理

基于RAG的代理非常适合需要以下功能的应用：

• 访问最新信息： 例如，在客户支持中，基于RAG的代理可以访问最新的产品文档和知识库文章，以回答客户问题。这确保客户即使在产品或服务不断演变的情况下，也能获得准确和相关的信息。

• 处理非结构化数据： 在法律研究中，基于RAG的代理可以分析法律文件和案例法，以提供相关信息。通过从非结构化文本中检索和处理信息，这些代理可以帮助法律专业人士找到相关的先例和法律论据。

• 具成本效益的定制： 在教育中，基于RAG的代理可以通过检索相关的教育材料来创建个性化的学习体验。通过根据个别学生的需求和偏好调整学习内容，这些代理可以提高学习效果和参与度。

• 其他应用： RAG还用于搜索增强和知识引擎等应用。在搜索增强中，RAG可以通过提供LLM生成的摘要或答案与传统搜索结果一起增强搜索结果。在知识引擎中，RAG可以让员工询问有关公司数据的问题，并根据内部文档和知识库获得全面的答案。

• GraphRAG： GraphRAG结合了知识图谱和RAG的优势，通过使用图数据库来增强检索准确性和查询理解。这种方法允许更复杂和灵活的查询，提高响应质量，并启用更复杂的推理能力。

评估指标

评估基于知识图谱的代理

评估基于知识图谱的代理通常涉及评估其推理的准确性和知识图谱的完整性。可以使用准确性、精确度、召回率和F1分数等指标来衡量代理在特定任务上的表现。此外，像路径长度和节点连通性这样的图特定指标可以用来评估知识图谱的结构和复杂性。

以下是一些用于评估基于知识图谱的代理不同方面的具体指标：

• 推理准确性： 这可以通过将代理的答案与一组已知正确答案的测试问题进行比较来测量。可以使用准确性、精确度、召回率和F1分数等指标来量化代理的表现。
• 知识图谱完整性： 这可以通过评估知识图谱相对于目标领域的覆盖范围来进行评估。可以使用节点覆盖、边覆盖和路径覆盖等指标来衡量图捕捉相关实体和关系的程度。
• 查询效率： 这可以通过评估代理回答查询所需的时间来进行测量。可以使用查询响应时间和查询复杂度等指标来评估查询引擎和推理引擎的效率。

评估基于RAG的代理

评估基于RAG的代理涉及评估检索文档的相关性和生成响应的质量。可以使用像precision@k、recall@k和MRR这样的指标来评估检索组件。对于生成组件，可以使用像faithfulness、answer relevance和coherence这样的指标。还可以采用人工评估来评估代理响应的整体质量和帮助程度。

以下是用于评估基于RAG的代理不同方面的一些具体指标：

• 检索有效性： 这可以通过评估检索模型在响应用户查询时识别和排序相关文档的能力来衡量。可以使用像precision@k、recall@k和MRR这样的指标来量化检索性能。

• 响应质量： 这可以通过评估生成响应的流利度、一致性和事实准确性来进行评估。可以使用像BLEU、ROUGE和METEOR这样的指标来测量生成文本与参考文本之间的相似性。

• 有用性： 这可以通过评估系统的响应在多大程度上帮助用户实现其目标来进行测量。这通常涉及人工评估，用户根据一个等级来评分响应的有用性。

• 基础性： 这确保响应是基于从检索上下文中获得的可验证信息。这可以通过手动检查响应与源文档的对应关系或使用自动化事实检查工具进行评估。

基于知识图谱和基于RAG的代理的未来

基于知识图谱的代理的未来

基于知识图谱的代理的未来在于：

• 与人工智能和机器学习的集成： 这将使数据洞察更智能，推理能力更复杂28。通过将知识图谱的结构化知识与人工智能和机器学习的学习能力相结合，代理可以变得更加适应和智能。
• 扩展到各个行业： 知识图谱将用于在不同领域更好地表示和分析数据28。随着知识图谱的广泛应用，它们将在医疗、金融、制造和教育等各个行业中发挥关键作用。
• 改善互操作性： 知识图谱将与其他数据系统更加互操作，使不同数据集的无缝集成成为可能28。这将允许代理访问和利用更广泛来源的信息，进一步增强它们的能力。
• 解决挑战： 基于知识图谱的代理的未来发展将重点解决动态信息更新和可扩展性等挑战29。这将涉及开发技术，以高效地用实时数据更新知识图谱，并管理增长到数十亿节点和边的图。

基于RAG的代理的未来

基于RAG的代理的未来在于：

• 更智能的检索： 先进的检索技术将提高找到相关信息的准确性和效率。这将涉及使用混合搜索等技术，结合关键词匹配和语义搜索，以及自适应检索，根据查询类型调整搜索策略。
• 实时响应： RAG系统将能够通过与实时数据源集成提供实时响应。这将使代理能够提供最新信息，并更有效地应对动态情况。
• 多模态RAG： RAG系统将能够搜索和引用不仅是文本，还有图像、代码和音频。这将使代理能够访问和利用来自更广泛模态的信息，使其更具多样性和能力。

结论与建议

基于知识图谱的代理和基于检索增强生成的代理各有其独特的优缺点。选择哪种方法取决于具体的使用案例和所涉及数据的性质。

基于知识图谱的代理 是需要深入理解关系、复杂推理和可解释的人工智能应用的强大选择。它们特别适合于具有明确定义知识结构的领域，并且在准确性至关重要的情况下。然而，考虑到知识图谱维护的挑战以及处理非结构化数据的潜在局限性是很重要的。

基于检索增强生成的代理 是需要访问最新信息、处理非结构化数据和成本效益定制的应用的良好选择。当处理动态信息需求且知识领域不断演变时，它们尤其有用。然而，重要的是要意识到潜在的准确性限制和可解释性挑战。

在选择基于知识图谱和基于检索增强生成的代理时，请考虑以下因素：

• 数据类型： 如果数据主要是结构化和明确定义的，基于知识图谱的代理可能更合适。如果数据是非结构化的或不断演变的，基于检索增强生成的代理可能是更好的选择。
• 性能要求： 如果实时响应至关重要，基于知识图谱的代理可能提供更好的性能。然而，如果响应时间不那么关键且知识领域是动态的，基于检索增强生成的代理可能更合适。
• 可解释性需求： 如果理解代理响应背后的推理很重要，基于知识图谱的代理提供更好的可解释性。然而，如果可解释性不那么关键且重点在于访问最新信息，基于检索增强生成的代理可能就足够了。

在某些情况下，结合基于知识图谱和基于检索增强生成的代理优点的混合方法可能是最有效的解决方案。该方法可以涉及使用知识图谱捕捉核心领域知识，并使用检索增强生成访问和整合来自外部源的最新信息。这种混合方法可以在准确性、可维护性和适应性之间提供平衡。

最终，构建成功的人工智能代理的关键在于仔细考虑应用的具体要求，并选择与这些需求最一致的方法。

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26. RAG评估的最佳实践：综合指南 — Qdrant