GraphRAG

我们正在打造下一代检索增强生成技术，将图谱与向量结合，创造出超越两者的全新方案。我们的目标是帮助企业采用 RAG 技术，同时解决聊天机器人产生幻觉和信任缺失的问题。

为什么要将知识图谱与向量数据库结合？

告别幻觉

当前的大型语言模型受限于向量数据库的局限性，尽管它们功能强大，但往往会导致数据‘幻觉’。

为了解决这一问题，并提高基础 LLM 在特定用例中的准确性，RAG 技术显示出极大的帮助，但目前仍受限于向量数据库的使用。

要充分释放它们的潜力，必须依赖背景信息，而知识图谱正是为此而设计的。

两者结合的优势

在 Standupcode，我们相信未来在于将两个世界融合，以获得更快、更准确且具备上下文感知能力的解决方案。

向量嵌入提供了快速、高效的预过滤，缩小了搜索范围。接着，知识图谱提供了丰富的上下文和关系。

引入 GraphRAG

Standupcode 推出了革命性的解决方案：GraphRAG。通过将知识图谱的上下文丰富性与 RAG 任务的动态力量相结合，我们为 LLM 提供了更准确回答复杂问题所需的背景。

结果？精准、相关且富有洞察力的答案，充分捕捉了数据的本质。

提升准确性、可扩展性和性能

借助 GraphRAG，与数据“对话”的概念变成现实，数据从静态存储库转变为一个活跃的对话合作伙伴。

您的非结构化数据变得可用且有用，所有商业问题都可以得到解答。

我们在 Standupcode 的工作方式

非结构化文本如何转化为图谱的步骤

1. 文档导入和解析

每个文档将被仔细清理和预处理，以便我们可以提取文本块并存储元数据。

2. 实体识别与链接

这些文本块将通过我们的自然语言结构化 API 进行处理，以识别实体及其关系，并生成知识图谱。

3. 嵌入与向量管理

接下来，这些文本块将并行向量化处理。

4. 数据库合并与协调

我们的 NLS API 生成的结构化输出和嵌入数据将存储在单一数据库中，准备为所有 RAG 应用提供支持。

客户反馈

以下评价是在我们的网站上收集的。

4 星基于 100 评价

优质的服务和支持

GraphRAG 大大提升了我们数据可视化的能力。他们的支持团队总是响应迅速且乐于助人。

评价人 Mr. 张伟 (数据科学家)

用于数据管理的好工具

使用 GraphRAG 简化了我们的数据管理流程，使得提取洞见更加容易。尽管有些次要功能可以改进，但总体上非常有效。

评价人 Mr. 李伟 (数据分析师)

用户友好且高效

GraphRAG 使用起来非常方便，处理大型数据集的效率也令人印象深刻。我强烈推荐给从事数据分析的人。

评价人 Mr. 王伟 (商业智能经理)

我们技术堆栈的宝贵补充

GraphRAG 已成为我们技术堆栈中的重要组成部分，提供了有见地的分析和可视化工具。尽管学习曲线有点陡峭，但非常值得。

评价人 Mr. 刘强 (IT 专家)

强烈推荐用于数据项目

GraphRAG 为我们的数据项目带来了颠覆性的改变。可视化效果清晰且有力，平台也非常可靠。

评价人 Mr. 张强 (数据工程师)

强大的可视化功能

GraphRAG 的可视化功能非常出色，使复杂的数据变得更易理解。如果可以增加更多的自定义选项，那就更好了。

评价人 Mr. 李刚 (研究分析师)

功能全面且易于使用

GraphRAG 提供了一套全面的功能，使用起来非常简单，即使是初学者也能轻松上手。它一直是我们团队取得成功的关键工具。

评价人 Mr. 王磊 (项目经理)

可靠且强大的工具

GraphRAG 一直是我们满足数据可视化需求的可靠工具。平台的强大性能在其表现和输出中显而易见。

评价人 Mr. 陈强 (运营经理)

不错，但需要更多集成

GraphRAG 适用于基本数据可视化，但缺乏与我们使用的其他工具集成的一些功能，限制了它对我们的实用性。

评价人 Mr. 张强 (软件开发师)

一流的客户支持

GraphRAG 不仅是一个出色的工具，他们的客户支持也非常出色。无论我们遇到什么问题，他们都能快速有效地做出回应。

评价人 Miss 李娜 (客户支持经理)

有问题？在下方查找答案！

我们最常见的问题

GraphRAG，全称为基于图形的检索增强生成，是一个先进的框架，将图形数据库的力量与检索增强生成技术结合在一起。它通过从结构化的图形数据库中检索相关信息，利用知识图谱来提高 AI 应用程序中的响应质量，确保更准确、上下文相关和全面的响应。

GraphRAG 首先根据用户的查询从图形数据库中检索相关信息节点。然后，将这些信息输入到生成式 AI 模型中，模型使用图形提供的上下文来生成精确且信息丰富的响应。通过结合检索和生成的功能，GraphRAG 提供的答案既准确又深入。

与完全依赖神经网络生成的传统 AI 模型不同，GraphRAG 结合了图形数据库中的结构化知识，从而生成更可靠且具备上下文感知的响应。这种混合方法结合了基于检索和生成的优势，确保信息既相关又准确地表示。

是的，GraphRAG 旨在与各种现有系统和平台兼容。它可以集成到企业 IT 基础架构、客户支持系统、内容管理系统等中。其模块化架构允许轻松与 API 和其他软件组件集成，使其能够适应不同的使用场景。