Wissensgraphen mit erweiterten generativen Fähigkeiten
OntoCast erreicht die GraphRAG-Funktionalität durch die Zusammenarbeit von SPARQL-Abfrage und LLM, und der technische Weg ist wie folgt: 1) Verwendung von Turtle-formatierten Tripeln zur Konstruktion von Vektorindizes; 2) Umwandlung von Benutzerabfragen in Graphenmustervergleiche; und 3) Verwendung der abgerufenen Teilgraphen als Aufforderungskontext. Wenn ein Benutzer im Szenario des intelligenten Kundendienstes beispielsweise nach "Rückgabebedingungen" fragt, extrahiert das System die Beziehungskette "Rückgabefrist - Produktkategorie - Strafe" aus dem Wissensgraphen, um eine strukturierte Antwort zu generieren. Benchmark-Tests zeigen, dass diese Methode die Genauigkeit der Antwort um 42% im Vergleich zu reinen Text-RAG verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOntoCast: ein intelligenter Rahmen für die Extraktion von semantischen Tripeln aus DokumentenDie
