KET RAG : KET-RAG 是一个结合知识图谱的检索增强型生成框架，用于高效文档索引和答案生成。

模型训练与部署

KET RAG

KET-RAG

KET RAG

模型训练与部署知识管理 #知识图谱 #检索增强型生成 #自然语言处理 #Python #高效索引普通产品开源

简介 :

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

需求人群 :

该产品适用于需要高效知识检索和生成的开发人员、研究人员以及企业级应用开发者。它能够帮助用户在大规模文档中快速检索相关信息，并生成高质量的答案，适用于问答系统、智能客服、知识管理等场景。

总访问量： 474.6M

占比最多地区： US(19.34%)

本站浏览量： 67.6K

使用场景

在问答系统中，KET-RAG 可以快速检索知识库并生成准确的答案。

用于智能客服场景，KET-RAG 能够根据用户问题检索相关知识并生成回复。

在知识管理系统中，KET-RAG 可以帮助用户快速定位和生成知识片段。

产品特色

支持知识图谱骨架（SkeletonRAG）以选择关键文本片段并提取结构化知识。

通过文本-关键词二分图（KeywordRAG）高效链接关键词与文本片段。

结合实体和关键词通道实现高效的检索和高质量的生成。

支持通过 Poetry 安装依赖，便于环境配置和管理。

提供灵活的索引构建和上下文生成工具，适用于多种应用场景。

使用教程

1. 安装依赖：使用 Poetry 安装项目依赖。

2. 初始化项目：运行初始化命令设置项目文件结构。

3. 调整提示词：通过 prompt-tune 命令调整提示词以优化检索效果。

4. 构建索引：运行索引命令创建知识图谱和文本索引。

5. 生成上下文和答案：使用 create_context.py 和 llm_answer.py 脚本生成上下文和答案。

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