基于知识图谱的RAG
- 传统RAG（检索增强生成）依赖文本向量检索，难以有效捕捉复杂实体关系，易导致上下文碎片化和检索噪声，这限制了复杂推理与事实一致性的能力。
- 知识图谱通过结构化语义网络，把实体及其关系显式组织起来，实现结构化表达、多跳推理、高可解释性和异构数据集成，显著提升RAG的检索与推理能力。
核心优势
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结构化语义表达：知识图谱以图的形式直接编码实体间的显式语义关系（如"公司A-收购-公司B"），避免了LLM从文本中进行隐式、可能存在偏差的推断，为复杂查询提供了清晰的导航路径。
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增强推理能力：图的结构天然支持多跳推理，系统可以沿着图中的路径遍历，发现间接但关键的知识关联，从而回答需要多步逻辑推导的复杂问题。
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事实性与可解释性：基于知识图谱检索的答案可以追溯其在图中的推理路径，这为答案提供了事实依据，极大地增强了系统的可解释性和可信度，有效抑制了幻觉。
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异构数据集成：知识图谱能够无缝集成来自不同来源的结构化（如数据库）和非结构化（如文本）数据，形成一个全面、统一的知识视图，这在金融、医疗等需要整合海量异构信息的领域尤为重要。
实际演示
