产品简介
KG_RAG -RAG结合知识图谱和大型语言模型，通过提取提示感知上下文，增强生物医学等知识密集任务的查询准确性。适合需要结构化知识支持的研究者和开发者。
核心功能
- 结合知识图谱与LLM的显式和隐式知识
- 提取最小提示感知上下文以回应查询
- 支持GPT和Llama等多种模型
- 集成SPOKE生物医学知识图谱
- 提供交互式和命令行使用模式
快速开始
- 克隆KG_RAG仓库到本地
- 创建Python虚拟环境并安装依赖包
- 更新config.yaml配置文件
- 运行设置脚本初始化数据库
- 从终端执行命令启动KG-RAG
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | KG_RAG | 同类方案 |
|---|---|---|
| 知识准确性 | 利用知识图谱提供结构化、最新知识，回答更准确 | 可能基于训练数据，缺乏领域特定或实时信息 |
| 上下文优化 | 提取最小化提示感知上下文，高效回应 | 可能包含大量无关上下文，影响效率 |
适合谁用
- 处理疾病相关查询的生物医学研究者
- 开发知识增强AI应用的开发者
- 使用大语言模型进行专业问答的用户
下载与版本
当前最新版本为 v0.3.0，发布于 2023-12-06。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/BaranziniLab/KG_RAG