連結：https://github.com/sarthakrastogi/graph-rag
Knowledge Graph RAG 是一個開源的Python庫，它透過建立知識圖譜和文檔網路來增強大型語言模型（LLM）的效能。這個庫允許使用者透過圖譜結構來搜尋和關聯資訊，從而為語言模型提供更豐富的上下文。它主要應用於自然語言處理領網網域，尤其是在文檔檢索和資訊抽取任務中。
需求人群：
“目標受眾主要是資料科學家、自然語言處理工程師和研究人員，他們需要處理大量文本資料並從中提取有用資訊。Knowledge Graph RAG能夠幫助他們構建結構化的文本資訊網路，從而提高資訊檢索和處理的效率。”
使用場景示例：
在學術研究中，利用Knowledge Graph RAG構建領網網域知識圖譜，輔助文獻綜述和資訊整合。
企業利用該模型進行市場分析，透過文檔網路關聯競爭對手資訊，增強商業洞察。
在醫療領網網域，構建疾病和藥物的知識圖譜，輔助醫生進行診斷和治療決策。
產品特色：
自動建立知識圖譜和文檔網路
透過圖譜結構搜尋知識實體或互聯文檔
利用tf-idf演演算法建立文檔圖譜
支援搜尋鄰居節點和相似文檔
提供Python接口，易於整合和擴充
支援自訂圖譜節點和邊的屬性
適用於增強大型語言模型的上下文理解能力
使用教學：
1. 安裝Knowledge Graph RAG庫：使用pip命令安裝。
2. 建立知識圖譜或文檔圖譜：根據需求定義圖譜結構和節點屬性。
3. 搜尋知識圖譜中的實體或文檔：利用圖譜的搜尋功能查詢相關資訊。
4. 利用圖譜結構增強語言模型：將圖譜資訊整合到模型輸入中，提高模型效能。
5. 自訂圖譜節點和邊：根據特定需求調整圖譜結構。
6. 整合到現有專案中：將Knowledge Graph RAG作為模組整合到Python專案中。
7. 持續最佳化和更新：根據反饋和最新研究成果更新圖譜和模型。