GraphRAG中的社区摘要：利用Leiden算法对知识图谱进行分层聚类与摘要生成 大家好，今天我们来深入探讨一个GraphRAG领域中非常有趣且实用的技术：利用Leiden算法对知识图谱进行分层聚类与摘要生成。在RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，知识图谱作为检索的数据源，其质量直接影响最终生成结果的准确性和相关性。然而，大型知识图谱往往包含海量的信息，直接进行检索会导致效率低下，并且容易引入噪声信息。因此，对知识图谱进行有效的组织和摘要变得至关重要。 1. 背景：知识图谱与RAG的挑战 知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种结构化的知识表示方法，它使用节点表示实体（Entities），边表示实体之间的关系（Relations）。 KG在问答系统、推荐系统、语义搜索等领域有着广泛的应用。 RAG是一种结合了信息检索和文本生成的技术。它首先从外部知识库（例如知识图谱）中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给语言模型，由语言模型生成最终的答案或者文本。 在RAG系统中，使用知识图谱作为知识库面临以下挑战： 图谱规模庞大 …