详解MS的GraphRAG的实现流程

一种名为“HybridRAG”的高级信息提取方法，其突出之处在于将知识图谱与向量检索相结合，以增强生成效率。这种方法很重要，因为它旨在简化从大型数据集中识别和提取相关信息的过程。它涉及一个多阶段的过程，包括识别文本单元、分块、嵌入以及将这些块映射到文档中。知识图谱和向量检索的整合尤为引人注目，因为它代表了一种可能改善信息提取准确性和速度的新颖策略。这些内容对于对处理和分析大数据的前沿技术感兴趣的数据科学和自然语言处理领域的专业人士和研究人员非常有价值。- HybridRAG整合了知识图谱和向量检索增强生成，用于高效的信息提取。 - Phase 1将文本分成TextUnits，每个TextUnit包含300个token。 - Embedding将TextUnits映射为向量表示。 - Mapping Chunks to Documents将TextUnits与文档进行对应。 - Phase 2对TextUnits进行拼接和处理。