【人工智能】RAG构建知识库与知识图谱指南

构建基于RAG（检索增强生成）的知识库和知识图谱涉及将检索与生成技术结合，提升知识获取、整合和应用的效率。以下是分步指南及详细说明：

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1. 理解核心概念

• 知识库：结构化数据集合（如数据库），存储实体、属性及简单关系。

• 知识图谱：图结构的知识库，用节点（实体）和边（关系）表示复杂关系。

• RAG：通过检索外部知识增强生成模型输出的框架，常用于问答系统，但可扩展至知识构建。

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2. 构建流程与RAG的融合

步骤1：数据收集与预处理

• 数据来源：文本、数据库、API、网页等。

• 预处理：清洗、分词、分句、去重。

• RAG应用：

  • 检索器：从现有知识库或文档库中检索相关上下文，辅助后续信息