知识图谱在 RAG,Agent 开发领域应用的多吗现在

[YanSeven]

目前各位大佬在落地的时候，知识图谱是作为一个添头摆设放进去的，还是说确实有效果。

[wingor2015]

之前使用阿里开源的 KAG ，个人感觉效果一般，使用 LLM 提前三元组也很耗时，后来放弃了

[exploreunknown18]

源数据清洗成本高，内容更新成本高，实际应用效果一般

[rebounce]

工程使用少。

[padeoe]

知识图谱真的不行。如果哪个同学做知识图谱，我认真跟你讲，你不要用知识图谱。我自己也做知识图谱 20 多年，just don’t do that 。Just pretty bad 。It does not work at all 。You should use Transformer 。（不要那样做。很糟糕。它根本不起作用。你应该使用 Transformer 。——陆奇演讲《我的大模型世界观》

https://i.imgur.com/a/gpwwUbV.png

[back0893]

感觉就是变化太快了 arg 跟不上

[woscaizi]

传统的 rag ，chunk 、embinding 、query 、rerank 这一套感觉效果其实并不好。尤其是对于需要思考的查询。针对这个问题，现在有个技术叫 graph-rag ，就是利用知识图谱，我也是在和 chatgpt 沟通时了解到的，真实的应用还不清楚。

[ota]

@padeoe Concept Graph ，正在學習下一代 rag ，正好上 v2 看看有沒有關鍵字熱點。看來的確有點意思的。

大師說的是傳統知識圖譜。Transformer 已經替代了 kg 。所以現在可以回歸原本了，我是很簡單粗暴的用 keyword 作爲 node ，語料扔給 Transformer 生成。并且組合也給 Transformer 做，那就不是硬編碼了。特別，只要弄個 agent 吸收 keyword ，基本就能做到 auto-growing 了。

感覺很有趣，雖然現在還在概念中。