From 1ad1c2d205a5c9f81fd45ddd8f3b2e180eb983c5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Eureka Date: Fri, 18 Apr 2025 17:27:37 +0800 Subject: [PATCH] fix graph --- content/docs-lite/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md | 2 +- content/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md b/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md index a52f2c466..3698e0cd0 100644 --- a/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md +++ b/content/docs-lite/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md @@ -2,7 +2,7 @@ 传统 RAG（检索增强生成）通常使用向量数据库检索相关文档来提高大模型的问题回答准确性，但是基于向量的 RAG 不能够很好的表达事物之间的联系。而GraphRAG基于知识图谱的检索增强生成，能够提供结构化检索能力，将图作为传统的RAG多路召回的一环，使知识表达更易解释、对复杂关系更易支持。 -目前 [openGauss AGEGraph](https://gitee.com/opengauss/Plugin/blob/master/contrib/age/README_zh.md) 已经提供了图数据库引擎的能力。本文将详细介绍如何借助大模型以及 openGauss 图数据库快速提取文档知识图谱并持久化。 随后，将问题输入大模型，大模型自动提取关键词并转换为图查询语句连接 openGauss 图数据库进行图数据检索。最后，将图数据输入大模型生成问题答案反馈给用户。 +目前 [openGauss AGEGraph](https://docs.opengauss.org/zh/docs/latest/docs/DataVec/Gallery-Engine-AGE.html) 已经提供了图数据库引擎的能力。本文将详细介绍如何借助大模型以及 openGauss 图数据库快速提取文档知识图谱并持久化。 随后，将问题输入大模型，大模型自动提取关键词并转换为图查询语句连接 openGauss 图数据库进行图数据检索。最后，将图数据输入大模型生成问题答案反馈给用户。 ![AGEGraph](./figures/openGauss-AGEGraph.png) ### 1.环境准备 diff --git a/content/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md b/content/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md index a52f2c466..3698e0cd0 100644 --- a/content/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md +++ b/content/zh/docs/DataVec/openGauss-AGEGraph.md @@ -2,7 +2,7 @@ 传统 RAG（检索增强生成）通常使用向量数据库检索相关文档来提高大模型的问题回答准确性，但是基于向量的 RAG 不能够很好的表达事物之间的联系。而GraphRAG基于知识图谱的检索增强生成，能够提供结构化检索能力，将图作为传统的RAG多路召回的一环，使知识表达更易解释、对复杂关系更易支持。 -目前 [openGauss AGEGraph](https://gitee.com/opengauss/Plugin/blob/master/contrib/age/README_zh.md) 已经提供了图数据库引擎的能力。本文将详细介绍如何借助大模型以及 openGauss 图数据库快速提取文档知识图谱并持久化。 随后，将问题输入大模型，大模型自动提取关键词并转换为图查询语句连接 openGauss 图数据库进行图数据检索。最后，将图数据输入大模型生成问题答案反馈给用户。 +目前 [openGauss AGEGraph](https://docs.opengauss.org/zh/docs/latest/docs/DataVec/Gallery-Engine-AGE.html) 已经提供了图数据库引擎的能力。本文将详细介绍如何借助大模型以及 openGauss 图数据库快速提取文档知识图谱并持久化。 随后，将问题输入大模型，大模型自动提取关键词并转换为图查询语句连接 openGauss 图数据库进行图数据检索。最后，将图数据输入大模型生成问题答案反馈给用户。 ![AGEGraph](./figures/openGauss-AGEGraph.png) ### 1.环境准备 -- Gitee