悦数图数据库
Demo 体验｜Graph RAG 与向量检索、自然语言生成检索对比
背景介绍
Graph RAG（基于图技术的检索增强）是悦数图数据库在行业内首次提出的的概念，它利用知识图谱结合大语言模型（LLM）为搜索引擎提供更全面的上下文信息，可以帮助用户以更低成本获得更智能、更精准的搜索结果。目前，悦数图数据库推出的这项技术在与向量数据库结合的领域也获得了相当不错的效果。
本次 Demo 可以让您体验 Graph RAG 与 Vector RAG、Text2Cypher 这些检索增强技术的区别，直观感受通过图技术对 Embedding、向量搜索等传统手段的补充与优化，让用户以更低成本、更高效率获得更符合预期的搜索结果。
Demo 体验
悦数图数据库：率先实现 LLM 深度适配的国产图数据库
悦数图数据库不仅是国内首家提出 Graph RAG 概念的厂商，也率先实现了与大语言模型框架 Llama Index 、LangChain 等的深度适配，因此开发者可以专注于 LLM 的编排逻辑和 pipeline 设计，而不用亲自处理很多细节的抽象与实现，一站式生成高质量、低成本的企业级大语言模型应用。
Graph RAG 技术的出现可以说是为海量信息处理和检索带来了全新的思路。通过将知识图谱、图存储集成到大语言模型（LLM） 技术栈中，Graph RAG 把上下文学习推向了一个新的高度。目前，用户基于悦数图数据库 仅需要 3 行代码就可以轻松搭建 Graph RAG，甚至整合更复杂的 RAG 逻辑，比如 Graph+Vector RAG。
欢迎通过 博客 了解更多关于这项技术的背景和介绍，如果您对图数据库技术感兴趣，也可以点击 【联系我们】 获取悦数图数据的免费试用机会，轻松构建您的专属知识图谱应用！
