LightRAG 的知识图谱是比较基础的 分片 + 实体 / 关系
LightRAG 就像一位 “轻装上阵” 的知识图谱专家，甩掉了复杂的社区聚类，直接构建知识图谱，支持增量更新 —— 新数据只需补充节点和关系，无需重建全图，方便又高效！🧠
它的检索方式也很聪明，采用了双层检索策略：
低层级检索：专注细节，锁定具体实体的信息，比如 “某人是谁”“某地在哪”。→
高层级检索：关注全局，处理宏观主题和趋势，比如 “某领域的发展方向”。→
这种设计让 LightRAG 能快速适应动态数据场景，同时保证检索既全面又精准，堪称高效实用的 “知识捕手”！
（LightRAG 整体结构（图源 LightRAG 论文））
展开剩余53%LightRAG 通过以下步骤实现知识图谱的构建与检索：
1. 实体和关系抽取：从文档中提取实体和关系（如实体名称、类型、描述等），完成后进行去重操作，然后进行图索引，构建知识图谱。
节点属性：包括实体名称、类型、描述、来源文档 ID。
关系属性：包括起点实体、终点实体、关键词、描述、来源文档 ID。
2. 关键词提取：
具体关键词：关注精确信息（如实体名称、属性），用于底层级检索。
抽象关键词：关注宏观主题或领域信息，用于高层级检索。
3. 双层级检索：
低层级检索：针对具体关键词，查找特定实体及其属性，提供详细信息。
（示例关键词：如 “beekeeper”“hive”，获取具体实体的属性和关系。）
高层级检索：针对抽象关键词，分析宏观主题、趋势或多个实体间的关系。
（示例关键词：如 “agriculture”“production”，提供全局性见解。）
4. 动态更新：当有新数据加入时，仅需更新新增的节点和边，无需重建整个知识图谱，降低计算成本。
发布于：湖南省启远网配资-启远网配资官网-专业配资炒股网-线上配资平台提示：文章来自网络，不代表本站观点。
