使用 GraphRAG 提高检索增强生成准确率
AWS 合作伙伴 Lettria 证明，与仅使用向量的检索方法相比，将基于图形的结构集成到 RAG 工作流中可将答案准确率提高高达 35%。在这篇文章中，我们探讨了为什么 GraphRAG 比单独的向量 RAG 更全面、更易于解释，以及如何使用 AWS 服务和 Lettria 使用此方法。
来源:亚马逊云科技 _机器学习客户需要更高的准确性才能将生成式 AI 应用程序投入生产。在决策日益由数据驱动的世界中，信息的完整性和可靠性至关重要。为了解决这个问题，客户通常首先通过基于向量的检索系统和检索增强生成 (RAG) 架构模式来提高生成式 AI 的准确性，该模式集成了密集嵌入以在相关上下文中实现 AI 输出。当需要更高的精度和上下文保真度时，解决方案会发展为图形增强型 RAG (GraphRAG)，其中图形结构提供增强的推理和关系建模功能。
检索增强生成AWS 合作伙伴 Lettria 证明，与仅使用向量的检索方法相比，将基于图形的结构集成到 RAG 工作流中可将答案精度提高多达 35%。这种增强是通过使用图形对数据点之间的复杂关系和依赖关系进行建模的能力来实现的，为生成式 AI 输出提供了更细致入微、更符合上下文准确性的基础。
Lettria 演示在这篇文章中，我们探讨了为什么 GraphRAG 比单独的矢量 RAG 更全面、更易于解释，以及如何使用 AWS 服务和 Lettria 使用此方法。
Lettria图表如何使 RAG 更准确
在本节中，我们讨论图表如何使 RAG 更准确。
使用图表捕获复杂的人类查询
人类的问题本质上很复杂，通常需要连接多条信息。传统的数据表示难以适应这种复杂性而不丢失上下文。然而，图表旨在反映人类自然思考和提问的方式。它们以机器可读的格式表示数据，以保留实体之间的丰富关系。