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什么是 ‘Multi-hop Graph RAG’：利用 LangGraph 驱动 Agent 在 Neo4j 图谱上进行深度关联路径搜索 各位同仁，下午好！ 今天，我们将深入探讨一个前沿且极具潜力的技术范式——’Multi-hop Graph RAG’。在生成式AI浪潮席卷而来的当下，如何让大语言模型（LLM）摆脱“幻觉”，获取准确、可靠的知识，并进行深层次的推理，成为了我们面临的核心挑战。传统的检索增强生成（RAG）已经取得了显著成就，但在处理复杂、需要多步推理的问题时，其能力边界逐渐显现。’Multi-hop Graph RAG’正是为了突破这一瓶颈而生，它结合了图数据库的强大关联能力、LLM的语义理解与推理能力，以及LangGraph的复杂Agent工作流编排能力，旨在实现对知识的深度关联路径搜索和理解。 1. 引言：RAG 的演进与挑战 大语言模型（LLM）在理解、生成和总结文本方面展现了惊人的能力。然而，它们的核心局限在于其知识是静态的，来自于训练数据，且容易产生“幻觉”，即生成看似合理但实际错误的信息 …

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尊敬的各位编程爱好者、AI研究者们，大家好！ 今天，我们将深入探讨一个前沿且极具潜力的技术话题——’Multi-hop Graph RAG’：如何利用LangGraph驱动的Agent在Neo4j图谱上进行深度关联路径搜索。在生成式AI浪潮席卷而来的今天，检索增强生成（RAG）已经成为提升大型语言模型（LLM）准确性和减少幻觉的利器。然而，传统的RAG在处理复杂、多实体、需要推理的查询时，往往力不从心。而图数据库，特别是像Neo4j这样的原生图数据库，以其强大的关联能力，为解决这些挑战提供了全新的视角。当我们将LLM的推理能力、LangGraph的Agent编排框架与Neo4j的图数据管理能力相结合时，一个能够进行深度、多跳关联搜索的RAG系统便应运而生。 一、检索增强生成（RAG）：现状与挑战 1.1 RAG的基石 检索增强生成（RAG）的核心思想是，当LLM接收到一个用户查询时，它首先不会立即尝试生成答案。相反，它会： 检索（Retrieval）：根据查询从一个外部知识库中检索出最相关的上下文信息。 增强（Augmentation）：将检索到的信息作为额外的 …

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