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为了结合这些对比方法的优势，我们提出了一种图形 RAG 方法，用于回答关于私人文本语料库的问题，该方法随着用户问题的普遍性和要索引的源文本数量而扩展。对于在 100 万令牌范围内的数据集上的一类全局意义问题，我们展示了图形 RAG 相对于天真的 RAG 基线在生成答案的全面性和多样性方面带来了显著改进。llm 模型期望像 llama3、mistral、phi3 等语言模型，嵌入模型部分期望像 mx

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互联网上有大量关于如何构建RAG管道的教程，问题在于，大多数都依赖于在线服务和云工具，特别是在生成部分，许多教程都主张使用OpenAI LLM API，不幸的是，这些API并不总是免费的，而且在处理敏感数据时可能不被认为是可信的。现在我们已经成功地将我们的数据（研究论文）加载到我们的向量存储（Qdrant）中，我们可以开始查询它以获取相关数据，以供我们的LLM使用。Llamaindex支持各种数据

有趣的是，在实施自定义函数之后，我发现了一个现有的LangChain函数，它将自定义的Pydantic工具输入定义转换为Mixtral可以识别的JSON对象。正如提到的，大多数模型没有经过训练来产生行动输入或文本，如果不需要行动，我们必须使用当前可用的内容。它们共同使LLM能够提供更准确的推荐，随着时间的推移了解用户的偏好，并获得更广泛的最新信息，从而实现更具互动性和适应性的用户体验。正如提到的那

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Neutrino 目前支持。此外，您可以微调自定义的重新排序器，以获得更好的检索性能，详细的实现已在《通过与LlamaIndex微调Cohere Reranker来改善检索性能》中记录。准确解释用户查询以检索相关的结构化数据可能会很困难，特别是对于复杂或含糊不清的查询、不灵活的文本到SQL转换以及当前LLMs在有效处理这些任务方面的限制。在使用 LLMs 时，您可能会想知道，如果您的模型遇到问题，

以下是如何生成知识图谱、将数据加载到图形数据库中,并将其用作检索增强生成之上的一个层,以提供更可管理和更强大的知识的分步说明。我们可以在知识图谱中应用RAG,而不是直接查询,我们可以根据问题在知识图谱中进行搜索,并使用搜索结果作为上下文来生成答案。这里的查询字符串是一个问题:AES加密的安全级别是什么,它根据你的问题提取了关键词,并从你的图形数据库中查询它们。知识图谱 rag 最强大的用例在于它可

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