大模型 Agent 概述
大模型Agent是基于大型预训练模型构建的智能体，具有强大的语言理解和生成能力，能完成多任务处理。其记忆功能包括短期记忆和长期记忆，支持上下文保持、知识积累、计划决策及内容创作，广泛应用于自然语言处理、问答系统、信息检索、辅助决策、教育、创意应用和客服等领域。
基础与构建：GraphRAG架构解析及其在知识图谱中的应用
【10月更文挑战第11天】随着数据的不断增长和复杂化，传统的信息检索和生成方法面临着越来越多的挑战。特别是在处理结构化和半结构化数据时，如何高效地提取、理解和生成内容变得尤为重要。近年来，一种名为Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 的新架构被提出，它结合了图神经网络（GNNs）和预训练语言模型，以提高多模态数据的理解和生成能力。本文将深入探讨GraphRAG的基础原理、架构设计，并通过实际代码示例展示其在知识图谱中的应用。
超越传统搜索：探索基于GraphRAG的信息检索新范式
【10月更文挑战第10天】随着信息爆炸时代的到来，如何从海量的数据中快速准确地找到所需的信息成为了一个亟待解决的问题。传统的信息检索系统主要依赖于关键词匹配和文档排名算法来提供结果，但这种方法往往无法捕捉到数据间的复杂关系，也无法很好地理解用户的查询意图。近年来，一种新的信息检索方法——基于图的检索增强生成（Graph-based Retrieval-Augmented Generation, GraphRAG）应运而生，它通过结合知识图谱与机器学习技术，为信息检索带来了全新的视角。
GraphRAG：构建下一代知识图谱驱动的对话系统
【10月更文挑战第10天】随着自然语言处理（NLP）技术的发展，对话系统已经从简单的基于规则的问答系统演变为能够理解复杂语境并提供个性化服务的智能助手。然而，传统的对话系统往往依赖于预先定义好的模板或有限的知识库，这限制了它们在理解和生成多样化响应方面的能力。为了解决这一问题，GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）技术应运而生。GraphRAG结合了大规模的知识图谱和先进的NLP模型，旨在提升对话系统的理解和响应能力。