业务知识图谱驱动的 Java RAG 实体召回增强问答精准度 各位好，今天我们来聊聊如何结合业务知识图谱来提升 Java RAG（Retrieval Augmented Generation）系统的实体召回能力，从而提高问答的精准度。 RAG 的基本概念与挑战 RAG 是一种将检索和生成模型结合起来的问答框架。它的核心思想是先从外部知识库中检索出与用户问题相关的文档，然后将这些文档作为上下文提供给生成模型，让模型根据上下文生成答案。 典型的 RAG 流程如下： 用户提问 (Query) 检索 (Retrieval)：从知识库中检索出相关文档。 增强 (Augmentation)：将检索到的文档与用户问题组合成新的输入。 生成 (Generation)：使用语言模型根据增强后的输入生成答案。 虽然 RAG 在很多场景下都能取得不错的效果，但也面临着一些挑战，其中一个重要挑战就是实体召回的准确性。如果检索阶段无法准确地召回与用户问题相关的实体，就会导致生成模型无法获取到足够的上下文信息，从而影响答案的质量。 例如，用户提问：“张三在哪个部门工作？” 如果检索系统无法准确地召回包含“张三”和 …
如何利用 AI 自动化构建业务知识图谱提升检索效果
利用 AI 自动化构建业务知识图谱提升检索效果 大家好，今天我们来聊聊如何利用 AI 自动化构建业务知识图谱，并将其应用于提升检索效果。这是一个涉及多个技术领域的综合性话题，我们将深入探讨知识图谱的构建流程、AI 在自动化构建中的作用，以及如何利用知识图谱优化检索。 知识图谱基础 首先，我们需要理解什么是知识图谱。简单来说，知识图谱是一种结构化的知识表示，它使用图结构来描述现实世界中的实体（Entities）及其相互关系（Relationships）。它由节点（Nodes）表示实体，边（Edges）表示关系。 举个例子，在电商领域，实体可以是“商品”、“品牌”、“用户”、“店铺”等，关系可以是“属于”、“购买”、“关注”、“经营”等。 将这些实体和关系连接起来，就能构成一个电商知识图谱。 知识图谱的优势： 结构化知识： 知识图谱将非结构化或半结构化数据转化为结构化数据，方便计算机理解和处理。 语义关联： 知识图谱揭示了实体之间的深层语义关联，例如“用户 A 购买了商品 B”，可以推断出“用户 A 对商品 B 感兴趣”。 推理能力： 基于知识图谱，可以进行推理，例如推荐相关商品、预测用户 …