從數據孤島到智能系統：RAG和知識圖譜的協同作用 原創
RAG和知識圖譜集成可以釋放出更大的潛力，實現更深入的理解、推理和準確性。
在當今信息驅動的時代，數據是企業、研究人員和個人的重要資源。然而，這些數據通常分散在跨系統的孤島中，它們是非結構化的，并且無法進行有效的分析。挑戰不僅在于擁有大量數據，還在于以有意義的方式理解這些數據。
檢索增強生成（retrieval - augmented Generation， RAG）是一種結合了信息檢索和自然語言生成的優勢來提取和合成知識的技術。RAG系統從外部來源檢索相關數據，并使用人工智能生成準確且內容豐富的響應。當與知識圖譜（實體及其關系的結構化網絡）集成時，RAG系統將釋放出更大的潛力，實現更深入的理解、推理和準確性。
本文探討了RAG和知識圖譜之間的協同作用，并提供了真實世界的示例、詳細的解釋和清晰的可視化圖表，以展示它們的變革能力。
RAG概念、運行原理及局限性
檢索增強生成（RAG）代表了人工智能的一個突破，它增強了傳統語言模型的能力。雖然像GPT這樣的大型語言模型（LLM）是在龐大的數據集上訓練的，但它們有知識截斷（knowledge cutoff），無法訪問實時或特定領域的信息。RAG通過結合下述兩個組件來解決這些限制：
- 檢索模塊：從外部數據庫或知識來源中獲取相關信息。
- 生成模塊：使用檢索到的數據以自然語言生成響應。
為了更好地理解RAG，請考慮以下場景：
- 示例：用戶詢問AI系統：“DreamBook Pro筆記本電腦的最新發布日期是什么時候？”
- 沒有RAG：LLM依賴于預訓練的數據，這些數據可能不包括最新的產品細節?；卮鹂赡苁沁^時的或模糊的。
- 使用RAG：系統從公司的數據庫中檢索最新的產品信息，并使用它來生成準確的和上下文敏感的答案。
雖然RAG顯著提高了人工智能的能力，但沒有知識圖譜的RAG也存在諸多局限性：
- 關鍵字依賴：檢索依賴于關鍵字相似度，這可能會錯過細微的含義。
- 有限的上下文理解：由于缺乏語義結構，RAG很難解釋數據點之間的復雜關系。
- 不一致的準確性：系統可能檢索到不相關的數據或產生幻覺反應。
好消息是，這些限制性都可以通過集成知識圖譜來解決。
知識圖譜概念及運行原理
知識圖譜（knowledge graph）是信息的結構化表示，其中實體（Entities）是表示概念、人員或對象的節點；關系（Relationships）是定義實體如何連接的邊緣。
下面以一個電影數據庫的知識圖譜為例：
- 實體：電影、導演、演員、類型。
- 關系：
a.《教父》由弗朗西斯·福特·科波拉執導。
b.阿爾·帕西諾主演了《教父》。
C.《教父》屬于犯罪片類型。
使用這種結構，人工智能可以回答以下問題：“弗蘭西斯·福特·科波拉執導的哪部電影有阿爾·帕西諾參演？”
RAG和知識圖譜如何協同工作
當與RAG集成時，知識圖譜可以提供下述功能：
- 上下文豐富：通過連接實體和關系，知識圖譜增加了檢索數據的語義深度。
- 邏輯推理：系統可以導航關系來回答復雜的查詢。
- 準確性：反應基于結構化的、經過驗證的數據，減少了幻覺的風險。
下圖是傳統RAG工作流程與經過知識圖譜增強的RAG的對比圖：
傳統RAG工作流程
在傳統檢索增強生成（RAG）工作流中，用戶查詢要經過以下步驟：
- 用戶查詢：用戶提出問題或請求。
- 檢索模塊：系統根據用戶的查詢進行相關文檔或數據的檢索。
- 生成模塊：系統使用預訓練的語言模型（LLM）和檢索到的數據生成響應。
示例：餐廳推薦
想象一下，你正在使用聊天機器人尋找一家餐館。你輸入：“我附近有哪家好的意大利餐廳？”
傳統RAG的工作流程表現為以下方式：
- 用戶查詢：聊天機器人接收你的查詢。
- 檢索模塊：聊天機器人在餐館數據庫中搜索提供意大利美食的地方。
- 生成模塊：聊天機器人根據檢索到的信息生成響應。
傳統RAG的回應：“你附近有一些意大利餐館：路易吉披薩店、貝拉面食店和羅馬小酒館。”
雖然這種回答也能提供幫助，但它可能缺乏個性化或上下文，比如餐廳的氛圍或評級。
知識圖譜增強的RAG工作流
在增強型RAG工作流中，查詢首先與知識圖譜交互，然后再進行檢索和生成。知識圖譜通過連接相關信息和豐富響應來增加上下文。
它的不同之處表現為以下方面：
- 知識圖譜將數據組織成實體（例如，餐館、菜系、位置）和關系（例如，“供應美食”、“有評級”）。
- 查詢與知識圖譜交互以識別相關的實體和屬性。
- 然后將這個豐富的上下文傳遞給檢索和生成模塊，以獲得更準確的響應。
示例：用知識圖譜推薦餐廳
使用相同的查詢：“我附近有哪家好的意大利餐廳？”
增強型RAG的工作流程表現為以下方式：
- 用戶查詢：聊天機器人接收你的查詢。
- 知識圖譜交互：聊天機器人使用知識圖譜來查找提供意大利美食的餐館、它們的位置、評級和顧客評論。
- 檢索模塊：聊天機器人根據豐富的查詢檢索最相關的信息。
- 生成模塊：聊天機器人生成詳細的響應。
增強型RAG的回應：“我推薦Bella Pasta。它供應正宗的意大利菜，有4.8顆星的評級，距離酒店只有2英里。人們最喜歡他們的意大利寬面！”
- 傳統的RAG工作流：用戶查詢依次通過檢索和生成模塊。
- 帶有知識圖的增強型RAG工作流：用戶查詢首先與知識圖譜交互以豐富上下文，然后再進行檢索和生成。
現實用例
用例1：職業推薦系統
場景：用戶請求系統：“什么職業適合喜歡解決問題和與數字打交道的人？”
沒有知識圖譜的情況下，RAG系統會使用TF-IDF等術語匹配技術來推薦職業：
查詢：我喜歡解決問題和與數字打交道。
推薦職業：軟件工程師：從事創建軟件解決方案的工作，通常需要解決問題和分析技能。
這個回答雖然相關，但忽略了對數字技能的關注，因為它純粹依賴于關鍵詞重疊。
而在集成知識圖譜的情況下，系統可以理解如下關系：
- “數據科學家”需要“解決問題”和“數值分析”。
- “軟件工程師”側重于“解決問題”和“編程”。
因此，其輸出結果為“推薦職業：數據科學家：涉及數字、統計模型和解決問題的技術?！?/p>
用例2：旅游推薦系統
場景：用戶查詢：“我在歐洲哪里可以徒步旅行，欣賞美麗的風景？”
在沒有知識圖譜的情況下，系統只會檢索通用結果：“推薦：你可以嘗試去瑞士徒步旅行，或者去法國的旅游景點。”
對于這些地點的美麗，他們的回答缺乏深度或具體的推理。
在集成知識圖譜的情況下，系統會提供結合位置、活動和屬性的完整輸出：
- “瑞士”提供“徒步旅行”和“風景”。
- “法國”提供“旅游景點”。
由此，系統響應結果為“推薦：瑞士有風景優美的徒步旅行路線，尤其是在阿爾卑斯山。考慮采爾馬特的壯麗景色。”
下圖是一個簡化的旅游推薦知識圖譜：
節點：瑞士，徒步旅行，風景。
優勢：將瑞士與徒步旅行和風景聯系起來，創造語義理解。
技術實現
代碼示例：構建知識圖譜
from rdflib import Graph, Literal, RDF, URIRef, Namespace
# Initialize a knowledge graph
g = Graph()
ex = Namespace("http://example.org/")
# Add travel-related entities and relationships
g.add((URIRef(ex.Switzerland), RDF.type, ex.Location))
g.add((URIRef(ex.Switzerland), ex.activity, Literal("Hiking")))
g.add((URIRef(ex.Switzerland), ex.feature, Literal("Scenic Landscapes")))
g.add((URIRef(ex.France), RDF.type, ex.Location))
g.add((URIRef(ex.France), ex.activity, Literal("Tourist Attractions")))
# Query the knowledge graph
query = """
PREFIX ex: <http://example.org/>
SELECT ?location ?feature WHERE {
?location ex.activity "Hiking" .
?location ex.feature ?feature .
}"""
results = g.query(query)for row in results:
print(f"Recommended Location: {row.location.split('/')[-1]}, Feature: {row.feature}")推薦地點：瑞士，特點：風景優美
跨域應用
- 醫療保?。?/strong>結合癥狀、治療方法和研究論文，推薦個性化的醫療建議。
- 教育：根據學生的背景和目標建議課程或學習路徑。
- 客戶支持：通過將常見問題解答和手冊鏈接到知識圖譜，提供準確的產品或服務信息。
結語
RAG和知識圖譜的集成改變了人工智能系統處理和生成響應的方式。通過打破數據孤島和引入結構化關系，這種協同作用可確保更準確、上下文敏感和有洞察力的輸出。從職業推薦到旅行規劃，其應用范圍非常廣泛，讓我們得以一窺智能系統的未來。
在知識圖譜的支持下，RAG不再僅僅是回答問題，而是深入地理解問題，從復雜性中進行推理，并傳遞價值。
原文標題：??From Data Silos to Intelligent Systems: RAG and Knowledge Graph Synergy??，作者：Shaik Abdul Kareem
