带有提取实体的词汇图谱

背景

向量搜索方法（例如基本检索器或父子检索器）最大的问题是难以找到回答问题所需的所有相关上下文。上下文可能分散在许多块中，导致搜索无法找到。将块中的真实世界实体相互关联，并与向量搜索一起检索这些关系，可以提供关于这些实体在块中处理的额外上下文。

图模式

元素

节点

文档节点包含文档名称及其来源。它们可能包含额外的元数据。 块节点包含块的人类可读文本及其向量嵌入。它们可能包含额外的元数据。 实体节点包含实体的名称。此外，它们可能包含实体的描述和向量嵌入（名称和描述的）。它们可能包含额外的元数据。实体节点可以根据提取提示具有额外的标签。

关系

PART_OF 关系不需要额外的属性。但是，它们可能包含额外的元数据。

HAS_ENTITY 关系不需要额外的属性。但是，它们可能包含额外的元数据。

RELATES_TO 关系在此处是示例性的。它们可以根据提取提示具有任何类型。它们也可能有一个描述。它们可能包含额外的元数据。

描述

使用 LLM 对块执行实体和关系提取。将检索到的三元组导入图中。

GraphRAG 模式

带有提取实体的词汇图用于图增强向量搜索中。