KET-RAG
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KET-RAG

KET-RAG 是一个结合知识图谱的检索增强型生成框架,用于高效文档索引和答案生成。

KET-RAG(Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation)是一个强大的检索增强型生成框架,结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架(如知识图谱骨架和文本-关键词二分图)实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时,显著提升了检索和生成质量,适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发,支持灵活的

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    • KET-RAG简介概述

      KET-RAG(Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation)是一个强大的检索增强型生成框架,结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架(如知识图谱骨架和文本-关键词二分图)实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时,显著提升了检索和生成质量,适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发,支持灵活的配置和扩展,适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

      需求人群:

      "该产品适用于需要高效知识检索和生成的开发人员、研究人员以及企业级应用开发者。它能够帮助用户在大规模文档中快速检索相关信息,并生成高质量的答案,适用于问答系统、智能客服、知识管理等场景。"

      使用场景示例:

      在问答系统中,KET-RAG 可以快速检索知识库并生成准确的答案。

      用于智能客服场景,KET-RAG 能够根据用户问题检索相关知识并生成回复。

      在知识管理系统中,KET-RAG 可以帮助用户快速定位和生成知识片段。

      产品特色:

      支持知识图谱骨架(SkeletonRAG)以选择关键文本片段并提取结构化知识。

      通过文本-关键词二分图(KeywordRAG)高效链接关键词与文本片段。

      结合实体和关键词通道实现高效的检索和高质量的生成。

      支持通过 Poetry 安装依赖,便于环境配置和管理。

      提供灵活的索引构建和上下文生成工具,适用于多种应用场景。

      使用教程:

      1. 安装依赖:使用 Poetry 安装项目依赖。

      2. 初始化项目:运行初始化命令设置项目文件结构。

      3. 调整提示词:通过 prompt-tune 命令调整提示词以优化检索效果。

      4. 构建索引:运行索引命令创建知识图谱和文本索引。

      5. 生成上下文和答案:使用 create_context.py 和 llm_answer.py 脚本生成上下文和答案。

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