當前， RAG 已經成為業內公認的大模型知識庫關鍵技術路線最佳落地范式之一。RAG 為生成式大模型與外部信息交互提供了良好的解決方案。RAG 通常包括兩個階段：檢索上下文相關信息和使用檢索到的知識指導生成過程，其基本流程可以分為知識文本準備、文本切分轉換、向量數據存儲、問題理解及檢索、生成問題解答，如下圖所示：

RAG概念最早由Facebook提出，但受限于當時語言模型的能力，并未引發更多的關注。在大模型性能取得巨大進展的同時，伴隨而來的幻覺問題使 RAG 技術重新進入人們的視野。在 RAG 技術發展過程中，從技術范式角度，將其總結為樸素 RAG 、進階 RAG 和模塊化 RAG 3個階段，如下圖所示：

然而，傳統的RAG系統主要依賴從大量非結構化文本（如維基百科條目或企業內部文檔）中進行檢索。盡管這種方法具有實用性，但其本質上是在海量信息中進行模糊搜索。非結構化文本通常包含冗余信息、語義歧義，且缺乏明確的關系定義。

目前，RAG技術前沿正在向一種更加精確的信息源轉移：知識圖譜（Knowledge Graph, KG）。知識圖譜將信息表示為實體及其關系的網絡結構，例如(Tupac Shakur, --starred_in→, Gridlock'd)。這種表示方式具有結構化、緊湊和明確的特點。這種結構化表示也帶來了新的挑戰：如何在包含數十億連接的圖譜中有效地識別回答復雜問題的正確路徑？

Datacapsule是一個基于知識圖譜的多路召回解決方案，旨在通過多路召回技術，實現精準的知識檢索。該解決方案涵蓋了檢索系統、實體關系抽取、實體屬性抽取、實體鏈接、結構化數據庫構建以及問答系統等多個功能模塊，為信息檢索和應用提供了強大的支持。

技術路線

項目概述

Datacapsule結合了圖數據庫、向量檢索和智能推理的強大功能，提供精準的信息檢索和問答能力。系統智能地通過多個檢索路徑（向量檢索、圖遍歷和結構化數據庫查詢）路由查詢，以提供全面準確的響應。

核心特性

• 多路徑檢索：在向量檢索、圖遍歷和SQL查詢之間進行智能路由
• 智能問題理解：自動將查詢分類為實體、關系、屬性和統計問題
• 知識圖譜管理：使用NetworkX進行動態圖構建和可視化
• 輕量級向量數據庫：內置NanoVector進行高效語義檢索
• 實時通信：使用SSE（服務器發送事件）進行流式響應
• Mini-React框架：輕量級智能推理調度器
• 現代化前端：React 18 + Vite + TailwindCSS界面
• 性能優化：結構化數據緩存和高效查詢處理

系統架構

技術棧

后端

• 框架：FastAPI
• 數據庫：SQLite + NanoVector + NetworkX
• AI集成：Mini-React + 標準OpenAI協議
• 通信：SSE（服務器發送事件）
• 語言：Python 3.8+

前端

• 框架：React 18 + Vite
• 樣式：TailwindCSS
• 狀態管理：React Hooks
• 通信：SSE客戶端
• 語言：TypeScript + JavaScript

查詢類型與檢索策略

現實世界場景中的知識圖譜

實際場景通常涉及更復雜、更多樣化的數據集。輸入數據可能采用純文本以外的各種文件格式。那么如何擴展基于知識圖譜的RAG應用程序來處理此類場景呢？

處理大型且多樣化的數據集

隨著輸入數據的大小和復雜性的增加，知識圖譜提取過程可能會變得更具挑戰性。以下是一些處理大型多樣化數據集的策略：

• 分布式知識圖譜構建：對于非常大的數據集，知識圖譜構建過程可以并行化，并分布在多臺機器或集群上。這可以通過對數據集進行分區并并行提取知識圖譜來實現，然后將其合并為一個統一的知識圖譜。
• 增量知識圖譜更新：無需在新數據可用時從頭開始重建整個知識圖譜，而是可以采用增量方法。這涉及使用新信息更新現有知識圖譜，同時保留現有知識和關系。
• 特定領域的知識圖譜提取：對于跨多個領域或主題的數據集，開發特定領域的知識圖譜提取流程可能大有裨益。這些流程可以根據與每個領域相關的術語、實體和關系進行定制，從而提高提取的知識圖譜的準確性和完整性。
• 知識圖譜融合與集成：處理來自多個來源的數據時，可能需要將提取的知識圖譜融合或集成為統一的表示形式。這可能涉及實體解析、關系對齊和沖突解決等技術，以確保一致性并避免冗余。

處理不同的文件類型

在實際場景中，數據可以采用各種文件格式，例如 PDF、Word 文檔、電子表格，甚至是 JSON 或 XML 等結構化數據格式。要處理這些不同的文件類型，您可以使用以下策略：

• 文件轉換：許多庫和工具可以將不同的文件格式轉換為純文本。例如，您可以使用pdfplumber或 tika 等庫從 PDF 文件中提取文本，或者使用 python-docx 從 Word 文檔中提取文本。
• 自定義文件加載器： LangChain提供了一個DocumentLoader接口，允許您為特定文件類型創建自定義加載器。您可以通過繼承DocumentLoader并重寫 load 方法來處理所需的文件格式，從而實現您自己的加載器。
• 結構化數據處理：對于 JSON 或 XML 等結構化數據格式，您可以使用 pandas 或lxml等庫來解析和提取相關信息，然后將其傳遞給知識圖提取管道。
• 多模態知識圖譜提取：在某些情況下，輸入數據可能是多模態的，既包含文本，也包含其他模態，例如圖像或視頻。在這種情況下，您可以探索多模態知識圖譜提取技術，該技術將基于文本的提取與計算機視覺或其他特定模態的方法相結合。

這些策略將幫助您擴展基于知識圖的RAG應用程序，以處理更復雜和多樣化的數據集以及更廣泛的文件類型。

值得注意的是，隨著輸入數據的復雜性增加，知識圖譜提取過程可能需要更多特定領域的定制和調整，以確保結果準確可靠。

挑戰

在現實世界中為RAG應用程序設置知識圖譜可能是一項復雜的任務，面臨諸多挑戰。

知識圖譜構建

構建高質量的知識圖譜是一個復雜且耗時的過程，需要大量的領域專業知識和投入。從各種數據源中提取實體、關系和事實，并將它們集成到連貫的知識圖譜中可能極具挑戰性，尤其是在處理龐大且多樣化的數據集時。這需要理解領域、識別相關信息，并構建一個能夠準確捕捉關系和語義的結構。

數據集成和互操作性

RAG 應用程序通常需要集成來自多個異構數據源的數據，每個數據源都有各自的結構、格式和語義。確保數據一致性、解決沖突以及跨不同數據源映射實體和關系并非易事。這需要仔細的數據清理、轉換和映射，以確保知識圖譜能夠準確地呈現來自不同來源的信息。

知識圖譜的維護與演化

知識圖譜并非靜態的。隨著新信息的出現或現有信息的變化，它們需要不斷更新和維護。保持知識圖譜與不斷發展的數據源保持一致可能是一個資源密集型的過程。它涉及監控數據源的變化、識別相關更新，并將這些更新傳播到知識圖譜，同時保持其完整性和一致性。

可擴展性和性能

隨著知識圖譜規模和復雜性的增長，確保圖譜數據的高效存儲、檢索和查詢變得越來越具有挑戰性。可擴展性和性能問題可能會出現，尤其是對于查詢量巨大的大規模RAG應用程序而言。優化知識圖譜的存儲、索引和查詢處理技術對于維持可接受的性能水平至關重要。

查詢復雜性和推理

雖然知識圖譜擅長表示復雜關系并支持多跳推理，但構建和執行利用這些功能的復雜查詢可能頗具挑戰性。開發高效的查詢處理和推理算法是一個活躍的研究領域。理解知識圖譜系統的查詢語言和推理能力對于有效發揮其全部潛力至關重要。

缺乏標準化

目前，知識圖譜的表示和查詢缺乏廣泛采用的標準，這可能導致互操作性問題和供應商鎖定。不同的知識圖譜系統可能使用不同的數據模型、查詢語言和 API，這使得在它們之間切換或與其他系統集成變得非常困難。采用或開發標準可以促進互操作性，并減少供應商鎖定。

可解釋性和透明度

雖然知識圖譜可以提供可解釋且透明的推理，但確保推理過程易于最終用戶解讀和理解可能是一項挑戰，尤其是對于復雜的查詢或推理路徑而言。開發用戶友好的界面和解釋，清晰地傳達推理過程及其基本假設，對于贏得用戶信任和采用至關重要。

特定領域的挑戰

根據領域和應用的不同，可能還存在特定于該領域的其他挑戰，例如處理特定領域的術語、本體或數據格式。例如，在醫學領域，處理復雜的醫學術語、編碼系統和隱私問題可能會給知識圖譜的設置和使用增加額外的復雜性。

盡管存在這些挑戰，知識圖譜仍為RAG應用提供了顯著優勢，尤其是在表示結構化知識、支持復雜推理以及提供可解釋且透明的結果方面。通過精心設計的知識圖譜、制定數據集成策略并運用高效的查詢處理技術來應對這些挑戰，對于成功實現基于知識圖譜的RAG應用至關重要。

本文轉載自???????數字化助推器???????  作者：天涯咫尺TGH