知识图谱问答召回机制-GraphRAG
背景
以微软的 GragpRAG 为例，介绍微软在召回时的机制。
原理说明
微软的 GragpRAG 同样也是使用了语义相似度对实体内容进行了召回。
- 使用语义相似度，将问题向量和实体描述的向量进行匹配，并取前20个实体作为备选
- 根据实体所在的社区（community），找到对应的社区，并将社区摘要（report）加入到prompt中，直到达到token上限（4000）
- 根据提取的实体，获取实体的关系，并按照关系的权重排序；每个实体最多取10个关系
- 按照语义相似度获取原文，按照相似度排序；将原文片段加入prompt中，直到达到token上限（8000）
- 将以上信息，放入prompt中，然后送给大模型进行问题回答