智能RAG系统：基于知识图谱的检索增强生成
智能RAG系统：基于知识图谱的检索增强生成
项目概述
本项目是一个基于知识图谱的检索增强生成（RAG）系统，结合了向量数据库和知识图谱技术，提供精准的问答和文档检索能力。系统使用Python、FastAPI和Neo4j构建，能够理解复杂的查询意图并提供准确的答案。
技术栈
- Python - 主要开发语言
- FastAPI - 高性能Web框架
- Neo4j - 图数据库，用于知识图谱存储
- LangChain - LLM应用开发框架
核心功能
- 知识图谱构建 - 自动从文档中提取实体和关系，构建知识图谱
- 向量检索 - 使用向量数据库进行语义相似度检索
- 混合检索 - 结合知识图谱的结构化查询和向量检索的语义理解
- 智能问答 - 基于检索到的信息生成准确的答案
项目亮点
- 结合了结构化知识（知识图谱）和非结构化知识（向量检索）的优势
- 支持多轮对话和上下文理解
- 高性能的API接口，支持并发访问
- 可扩展的架构设计，易于集成新的数据源
项目链接
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