如何将图形数据库集成到 RAG 管道中

构建检索增强生成 (RAG) 系统的团队经常会遇到同样的问题:他们精心调整的向量搜索在演示中工作得很好,但当用户要求任何意外或复杂的内容时就会崩溃。问题在于,他们要求这个相似性引擎理解它本来无法理解的关系。这些联系根本不存在。图...如何将图数据库集成到 RAG 管道中的帖子首先出现在 DataRobot 上。

来源:DataRobot博客

构建检索增强生成 (RAG) 系统的团队经常会遇到同样的问题:他们精心调整的向量搜索在演示中工作得很好,但当用户要求任何意外或复杂的内容时就会崩溃。

问题在于,他们要求这个相似性引擎来理解它本来无法理解的关系。这些联系根本不存在。

图形数据库完全改变了这个等式。这些数据库可以找到相关内容,但它们也可以理解您的数据如何连接和流动。将图形数据库添加到 RAG 管道中可以让您从基本的问答转向更智能的推理,根据实际知识结构提供答案。

要点

  • 仅向量 RAG 难以解决复杂问题,因为它无法遵循关系。图形数据库添加显式连接(实体+关系),因此您的系统可以处理多跳推理,而不是根据“相似”文本进行猜测。
  • 图形增强型 RAG 作为混合技术最为强大。矢量搜索找到语义邻居,而图遍历则跟踪现实世界的链接,而编排则确定它们如何协同工作。
  • 数据准备和实体解析决定图 RAG 是否成功。规范化、重复数据删除和干净的实体/关系提取可防止断开的图表和误导性的检索。
  • 架构设计和索引决定生产性能。清晰的节点/边缘类型、高效的摄取和智能向量索引管理使检索保持快速且可大规模维护。
  • 安全性和治理对于图表来说具有更高的风险。关系遍历可能会暴露敏感连接,因此您从第一天起就需要精细的访问控制、查询审核、沿袭和强大的 PII 处理。
  • 使用图数据库有什么好处?

    传统的 RAG 非常适合简单的查询。但它仅基于语义相似性进行检索,完全忽略了资产之间的任何显式关系(也称为实际知识)。

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