结论

这个 RAG 实现再次是遵循代理方法来创建有弹性、知识密集型的对话用户界面的另一个很好的例子。
从两个角度来看，图形方法也出现了。图形方法适用于代理流；例如 LangChain 的 LangGraph、LlamaIndex Workflows 和 Deepset 的 Haystack Studio。知识也采用图形方法，其中花费更多时间在数据发现和数据设计上，以创建更强大的数据拓扑。
WeKnow-RAG 也是 RAG 的一种多阶段方法，它符合最近的发展，即引入复杂性以创建更具弹性和多方面的解决方案。
WeKnow-RAG 的这种方法包括自我评估机制。
KG 用于特定领域的查询，而解析和分块用于网络检索数据。
此实现将知识库和 RAG/Chunking 方法结合起来，用于数据设计可能或不可能的情况。通常，技术会相互对立，要么是其中一种情况，要么是另一种情况。这里说明，有时答案介于两者之间。

介绍

本研究考虑一种特定领域的 KG 增强 RAG 系统，该系统旨在适应各种查询类型和领域，提高事实和复杂推理任务的性能。

介绍了一种网页的多阶段检索方法，利用稀疏和密集检索技术来有效地平衡信息检索的效率和准确性。

实施了法学硕士的自我评估机制，使他们能够评估对生成的答案的信心，从而减少幻觉并提高整体反应质量。

提出了一种自适应框架，智能地结合基于 KG 和基于 Web 的 RAG 方法，以适应不同领域的特征和信息变化率。

自适应智能代理

WeKnow-RAG 将 Web 搜索和知识图谱集成到检索增强生成 (RAG) 架构中，改进了通常依赖密集向量相似性搜索进行检索的传统 RAG 方法。

虽然这些传统方法将语料库分成文本块并专门使用密集检索系统，但它们通常无法有效地处理复杂的查询。

与分块相关的挑战

RAG 分块实现面临几个挑战：

元数据和混合搜索的限制：使用元数据过滤或混合搜索的方法受到元数据预定义范围的限制，从而限制了系统的灵活性。
粒度问题：在向量空间块内实现正确的细节级别很困难，导致响应可能相关但对于复杂查询来说不够精确。
信息检索效率低下：这些方法通常会检索大量不相关的数据，从而增加计算成本并降低响应的质量和速度。
过度检索：过多的数据检索可能会使系统不堪重负，从而更难识别最相关的块。

这些挑战强调了需要更精细的分块策略和检索机制来提高 RAG 系统的相关性和效率。

为什么选择KG

有效的 RAG 系统应该优先检索最相关的信息，同时尽量减少不相关的内容。

知识图谱 (KG) 通过提供实体及其关系的结构化和精确表示来实现这一目标。

与向量相似度不同，KG 将事实组织成简单、可解释的知识三元组（例如，实体 – 关系→实体）。

知识图谱可以随着新数据的增加而不断扩展，专家可以开发特定领域的知识图谱，以确保专业领域的准确性和可靠性。许多近期发展都体现了这种方法，研究也越来越关注如何利用该领域的基于图的方法。

老实说，知识图谱是我想要提高技能的一个领域，因为我觉得我对这项技术的理解还不够深入。

以下是音乐领域中用于查询知识图谱的函数调用提示的摘录。完整版包含几个附加功能。

"System":"You are an AI agent of linguist talking to a human. ... For all questions you MUST use one of the functions provided. You have access to the following tools":{
   "type":"function",
   "function":{
      "name":"get_artist_info",
      "description":"Useful for when you need to get information about an artist, such as singer, band",
      "parameters":{
         "type":"object",
         "properties":{
            "artist_name":{
               "type":"string",
               "description":"the name of artist or band"
            },
            "artist_information":{
               "type":"string",
               "description":"the kind of artist information, such as birthplace, birthday, lifespan, all_works, grammy_count, grammy_year, band_members"
            }
         },
         "required":[
            "artist_name",
            "artist_information"
         ]
      }
   }
}"...
To use these tools you must always respond in a Python function
call based on the above provided function definition of the tool! For example":{
   "name":"get_artist_info",
   "params":{
      "artist_name":"justin bieber ",
      "artist_information":"birthday"
   }
}"User":{
   "query"
}