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Morphik Core的知识图谱功能显著提升复杂查询的语义理解

2025-08-27

1.4 K

Morphik Core集成的知识图谱引擎通过自动化实体识别和关系抽取技术，为传统RAG系统添加了结构化知识维度。系统在处理文档时会自动分析内容中的命名实体（如人物、组织、技术术语等）及其相互关系，构建可推理的知识网络。当处理如”AI如何与云计算相关”这类复杂查询时，系统能够基于图谱的语义连接提供跨文档的关联答案。

实际应用中，研究人员使用该功能在论文库中发现了跨领域的创新点关联，企业用户则用于分析市场竞争格局。系统支持自定义图谱构建条件（通过filters参数）和查询深度控制（hop_depth参数），最高可实现3度的关系推理。

性能测试表明，知识图谱使复杂问题检索的相关性评分平均提高62%。该功能特别适合需要深度语义分析的场景，如学术研究、商业情报分析等专业领域。

本答案来源于文章《Morphik Core：处理多模态数据的开源 RAG 平台》

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