专栏名称: 知识图谱科技

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用GraphRAG和知识图谱解锁GenAI大模型 - Neo4j CTO 演讲视频&PPT

知识图谱科技 · 公众号 · · 2025-02-24 08:02

正文

Unlocking GenAI with GraphRAG & Knowledge Graphs

TechEquity Ai 于 2024 年 10 月 26 日在 Ai 峰会期间在标志性的计算机历史博物馆录制，该演示文稿详细探讨了为什么 GraphRAG 已成为将 GenAI 从原型转化为生产的最有前途的技术之一。

如果您曾经将一个令人难以置信的 GenAI 应用程序带入原型阶段，但随后努力让它越过生产终点线，那么您并不孤单。最新估计，超过三分之二的 GenAI 项目也陷入了类似的困境。典型的罪魁祸首包括幻觉和缺乏足够的治理，包括对数据安全和隐私的可解释性和控制。

GraphRAG 是一种新技术，有助于弥合这些差距，而这些差距对于高风险应用程序来说通常是必要的。参加本次会议，了解知识图谱如何提供帮助，GraphRAG 有什么大惊小怪的，以及如何开始使用您自己的 GraphRAG 应用程序。

GraphRAG 的演变 -Neo4j GenAI Graph Gathering 2.0

[重磅]图数据库厂商Neo4j CTO详解GraphRAG：为生成式人工智能增添知识

视频摘要:

Unlocking GenAI with GraphRAG & Knowledge Graphs

本次演讲探讨了当前生成式AI的局限性，并介绍了GraphRAG作为一种解决方案，以推动从原型到上生产系统的转变。

关键要点

高风险决策不应仅依赖语言模型（LLMs），因其局限性导致生成AI项目难以从原型阶段转向生产阶段。
大多数企业（70-90%）在测试阶段停滞，常见问题包括幻觉、道德问题以及信息安全等。
通过将知识图谱整合进检索增强生成（RAG），GraphRAG提供了更高效的解决方案。
GraphRAG能显著提高答案的准确性和解释性，且便于开发使用。
行业领先者如微软和Nvidia已开始采纳GraphRAG，预示其市场采纳率正在上升。
提供学习资源，如“GraphRAG宣言”和deeplearning.ai课程，帮助更好理解和应用该技术。

Philip Rathle 是 Neo4j 的首席技术官，Neo4j 是图形数据库和分析领导者，使 ICIJ 能够破解巴拿马文件，并使 NASA 能够以两年时间到达火星。Neo4j 使全球数以千计的组织（包括大多数财富 500 强企业）能够通过数据连接的力量解决他们最紧迫的宝贵问题。Philip 在数据数据库领域拥有悠久的职业生涯。他于2012年加入Neo4j，帮助开创了图形数据库类别，并创建了世界领先的数据库和分析公司之一。他是 GraphRAG 宣言的最新作者。

参考文献