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为结构化和非结构化数据构建图形 RAG。
RAG 架构迄今为止是解决 LLM 缺乏上下文化的最适应和复杂的解决方案。通过 RAG，几乎不需要微调，就在很大程度上解决了使用未训练知识库的 LLM 所面临的问题。 尽管向量 RAG 可以建立上下文化，但其能力是有限的。在复杂的关系和高度互联的数据中，向量 RAG 的召回率并不令人印象深刻。其主要原因之一是构成知识库的简单向量嵌入，仅考虑几何接近性。 另一方面，图形天生结构化，以捕
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