RAG Graph新的打开方式：Property Graphs

LlamaIndex关于属性图（Property Graphs）的报告：

• 为什么选Property Graphs

传统的知识图谱表示方法，如知识三元组（主体、谓词、客体），在表达能力上存在限制。它们缺乏以下能力：

• 给节点和关系分配标签和属性
• 将文本节点表示为向量嵌入
• 同时执行向量和符号检索

属性图索引解决了这些问题。通过使用标记的属性图表示，它能够更加丰富地对知识图谱进行建模、存储和查询：

• 将节点和关系分类为具有相关元数据的类型
• 将图视为向量数据库的超集，用于混合搜索
• 使用Cypher图查询语言表达复杂查询

这使得属性图成为构建具有LLMs的知识图谱的强大且灵活的选择。

• 属性图谱的构建

信息提取：文档 => 多种信息提取 => 属性图谱

信息检索：查询 => 属性图谱 => 多种信息检索 => LLM => 答案

• 图提取器（Graph Extractors）

图提取器（Graph Extractors）是用于从原始数据中提取图结构的工具或算法。它们能够识别数据中的实体和关系，并将这些信息转换为图的形式。

• ImplicitPathExtractor：隐式路径提取器

• SimpleLLMExtractor：简单 LLM 提取器

• SchemaLLMExtractor：Schema LLM 提取器

• 图检索器（Graph Retrievers）

图检索器（Graph Retrievers）是用于从已构建的属性图中检索信息的系统或工具。它们支持查询操作，帮助用户找到特定的节点、边或路径。

• LLMSynonymRetriever：LLM 同义词检索器

• VectorContextRetriever：向量上下文检索器

• Text2CypherRetriever：文本转 Cypher 检索器

• CypherTemplateRetriever：Cypher 模板检索器

报告PPT详情：

https://www.llamaindex.ai/blog/introducing-the-property-graph-index-a-powerful-new-way-to-build-knowledge-graphs-with-llms

来源 |PaperAgent