𝗬𝗼𝘂 𝗰𝗮𝗻 𝗱𝗼 𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 𝘁𝗿𝗮𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗮 𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲. Here...
- 向量图 RAG 跳过了传统图数据库，直接在 Milvus 中存储和查询实体及关系的向量表示。
- 查询过程涉及从问题中提取实体、向量搜索匹配、子图扩展以及 LLM 重排序，以生成答案。
- 该方法在 MuSiQue、HotpotQA 和 2WikiMultiHopQA 基准测试上平均 Recall@5 达到 87.8%，并提供 MIT 开源许可。
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思维导图
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- 向量图遍历无图数据库
- 传统方法 vs. 向量图 RAG
- 三元组嵌入向量库
- 查询流程
- 实体提取
- 向量搜索
- 子图扩展
- LLM 重排序
- 性能评估
- 基准测试结果
- 开源信息
- 安装与许可
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
Vector Graph RAG skips the graph database entirely.
87.8% avg Recall@5 on standard multi-hop benchmarks.
pip install vector-graph-rag — runs locally with Milvus Lite.
A knowledge graph is triplets: (Einstein, developed, Relativity). Typically you store them in Neo4j, traverse edges, and reason over connections.
Vector Graph RAG skips https://t.co/6NwBdjrXrt" / X
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𝗬𝗼𝘂 𝗰𝗮𝗻 𝗱𝗼 𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 𝘁𝗿𝗮𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹 𝘄𝗶𝘁𝗵𝗼𝘂𝘁 𝗮 𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 𝗱𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲. Here's how. A knowledge graph is triplets: (Einstein, developed, Relativity). Typically you store them in Neo4j, traverse edges, and reason over connections. Vector Graph RAG skips the graph database entirely. It embeds every triplet into Milvus. Entities become vectors. Relations become vectors. The whole knowledge graph lives in one vector database. At query time: • Extract entities from the question. • Vector search finds the closest matching entities and relations. • 𝗦𝘂𝗯𝗴𝗿𝗮𝗽𝗵 𝗲𝘅𝗽𝗮𝗻𝘀𝗶𝗼𝗻: if (Einstein → developed → Relativity) is retrieved, the system fetches neighboring triplets like (Relativity → revolutionized → Physics). • 𝗢𝗻𝗲 𝗟𝗟𝗠 𝗰𝗮𝗹𝗹 𝗿𝗲𝗿𝗮𝗻𝗸𝘀 the collected context. Answer generated. Two LLM calls total per query. 87.8% avg Recall@5 on standard multi-hop benchmarks (MuSiQue, HotpotQA, 2WikiMultiHopQA). pip install vector-graph-rag — runs locally with Milvus Lite. MIT licensed, fully open source. !Image 1: 🔗Try it on GitHub: github.com/zilliztech/vec
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