Sure, here's the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 从RAG到GraphRAG，GraphRAG是什么，为什么我要使用它？ ``` This HTML structure maintains the text's original format while providing the translation in simplified Chinese.

在讨论RAG和GraphRAG之前，

• Sure, here's the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  ChatGPT时代已经来临。这是一个受到大型语言模型影响如此之深的时代，可以称之为第三次工业革命。如今，连我的母亲都使用ChatGPT进行查询，这显示了它的使用跨越了世代，并且不断扩大。

  ```
• 这种广泛应用的原因可能在于它准确获取并传达用户所需信息的能力。在信息泛滥的时代，它有选择地提供“必要”的信息。
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: ```html 尽管迄今取得了显著进展，但也存在着许多挑战。例如，其中之一是“幻觉”现象，即提供不准确信息。这个问题源于各种原因，其中一个主要原因是对用户意图的误解，导致获取到无关信息。 ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  解决方案很简单：准确理解用户的意图并提供“相关”的信息。

  ```
• 尝试改进这一点涉及各种方法，主要分为四种类型：
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: ``` 从零开始构建大型语言模型，这样可以从一开始就有清晰的数据上下文，但是建造成本很高。 ```
• Here is the translated text in simplified Chinese, while keeping the HTML structure intact: ```html 2. 使用“经过良好训练”的大型语言模型，并进一步在特定领域进行训练，这是一种成本效益高且相对准确的方法，但在维护模型的上下文和特定领域上下文之间保持平衡是具有挑战性的。 ```
• Sure, here's the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 3. 使用大型语言模型本身，并为用户查询添加额外的上下文，这是一种经济高效的方法，但存在提供上下文时的主观性和潜在偏见的风险。 ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: 保留大型语言模型的同时，在响应过程中提供“相关信息”的额外上下文，这样可以实现最新的、经济高效的响应，但在识别和整合相关文档方面涉及复杂性。
• 此外，这些方法可以从五个方面进行比较：成本、准确性、领域特定术语、最新响应、透明度和可解释性。
• Sure, here's the HTML structure with the translated text: ```html

  对于详细比较，请参阅 https://deci.ai/blog/fine-tuning-peft-prompt-engineering-and-rag-which-one-is-right-for-you/。

  ```
• Sure, here is the translated text in simplified Chinese: ```html

  本文讨论了试图解决大型语言模型中幻觉现象的各种方法。具体来说，它将审视检索增强生成（RAG）技术，该技术涉及获取“相关”信息并提供上下文，并探讨RAG的局限性以及作为克服这些局限性的手段的GraphRAG。

  ```

Sure, here's the translation: 简要介绍 RAG

• ```html

  什么是RAG（检索增强生成）？正如提到的，它是一种技术，可以‘很好地’解释用户查询，获取‘相关’信息，将其加工成上下文，然后将这些有用信息合并到响应中。

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 根据引用网站所述，RAG 具有成本效益、相对准确性、提供领域特定情境化的充分性、反映最新信息的能力，以及在追溯信息来源文件方面的透明度和可解释性，使其成为主要选择的方法之一。 ```



• Sure, here's the translation: ```html

  https://deci.ai/blog/fine-tuning-peft-prompt-engineering-and-rag-which-one-is-right-for-you/

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: 关键在于“正确地”解释查询，获取相关信息，并将其处理成上下文。
• 如图1所示，从用户查询 → 通过预训练的大型语言模型（LLM）生成回应 → 将回应传送给用户的过程，现在增加了一个额外的步骤，即检索模型为查询获取相关信息。这个新增的检索模型是前述的三个要素发生的地方。
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese, while keeping the HTML structure: ```html 为了有效地执行这三项任务，该过程分为四个阶段进行实施/改进：1.预检索 2.分块 3.检索 4.后检索。 ```

Sure, here's the translation in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

Pre-Retrieval

• Sure, here's the translated text in simplified Chinese within an HTML structure: ```html

  数据粒度是指RAG模型搜索数据的详细程度或精度，以增强生成过程，在检索步骤之前进行预处理。

  ```
• Sure, here's the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  结合大型预训练语言模型的强大性能与检索组件，RAG模型通过搜索文本片段（例如，句子、段落或文档）数据库来生成响应，以获取相关信息。

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 数据的粒度可以从句子级别（例如，个别事实、句子或短段落）到段落级别（例如，整个文档或文章）不等。 ``` If you have any other requests or need further assistance, feel free to ask!
• Sure, here is the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html

  数据粒度的选择会影响模型的性能以及生成准确和上下文相关文本的能力。

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese, maintaining the HTML structure: ```html

  精细的数据可以为生成任务提供更具体和详细的信息，而粗粒度的数据可以提供更广泛的背景或一般知识。

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while maintaining the HTML structure: ```html

  选择合适的数据粒度来优化RAG模型的有效性至关重要。这涉及到在提供详细和相关信息的需求之间取得平衡，以免模型因过多或过于泛化的数据而失去帮助。

  ```

Sure, here's the translation: ```html

分块

```

• Sure, here is the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure intact: ```html 这是将源数据的输入表单适当处理成大型语言模型量化过程。由于大型语言模型能够输入的令牌数量有限，因此适当地分割和输入信息至关重要。 ``` This text conveys the original meaning in simplified Chinese, preserving the structure you requested.
• Sure, here is the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 例如，在人们之间的对话中，假设理想情况是在给定时间内对话均匀分布。 ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  如果一个人在一个小时里说了59分钟，而另一个人只说了1分钟，那么对话就被一个人“输入”信息所主导，更像是信息的注入，而不是交流。

  ```
• 在相反的情况下，如果每个人讲话30分钟，这被认为是一次有效的对话，因为信息得到了均匀的交换。
• Sure, here is the translated text in simplified Chinese, while keeping the HTML structure: ```html 换句话说，为了向大型语言模型提供“好”的信息，给予“适当”的上下文是至关重要的。考虑到长度有限（标记），保留给定上下文限制内上下文之间的有机关系非常重要。因此，在处理相关数据时，会出现“数据长度限制”的问题。 ```

Sure, here's the translation: 检索

• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: ```html 这个阶段涉及搜索文档或文本段数据库，以找到与用户查询相关的内容。它包括理解查询的意图和上下文，并根据这种理解从数据库中选择最相关的文档或文本。 ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 例如，当处理关于“绿茶的健康益处”的查询时，模型会找到提及绿茶健康益处的文档，并根据相似度指标选择它们。 ```

Sure, here's the translation in simplified Chinese within an HTML structure: ```html

后检索

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• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: ```html

  这个阶段会处理已检索到的信息，将其有效地整合到生成过程中。这可能包括对搜索文本进行总结，选择最相关的事实，并优化信息以更好地匹配用户的查询。

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese within the HTML structure: ```html 例如，在分析绿茶健康益处的文件后，它可以总结关键要点，比如“绿茶富含抗氧化剂，可以降低某些慢性疾病的风险，改善大脑功能”，以生成对用户查询全面而且有信息量的回答。 ```

Sure, here's the translation in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html RAG 拥有限制 ```

• Sure, here is the translated text in simplified Chinese: ```html
  RAG相对于其他方法具有其高效的方面，如成本、最新信息和领域特定性，但它也有其固有的局限性。以下插图似乎很好地描述了RAG过程中的这些限制。基于这幅插图，我们将检查一些代表性的限制。
  ```



• Sure, here is the text translated to simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 缺失内容：第一个限制是未能索引与用户查询相关的文档，因此无法利用它们来提供背景信息。尽管在数据库中进行了认真的预处理和正确的存储数据，但无法利用它们仍然是一个重大缺陷。 ``` This text maintains the same meaning and structure as the original English text, now in simplified Chinese.
• 错过了排名靠前的文档：第二个问题出现在与用户查询相关的文档被检索到，但相关性较低，导致答案不符合用户的期望。这主要源于在过程中确定“检索文档数量”的主观性质，突显出一个重要限制。因此，有必要进行各种实验来正确定义这个 k 超参数。
• Sure, here's the translated text: 不在上下文中 — 合并策略的局限性：从数据库检索到包含答案的文档，但未能包含在生成答案的上下文中。当返回大量文档时，需要进行合并处理以选择最相关的信息。
• 在LLM（大型语言模型）的基本限制中，第四个是它倾向于检索“近似”而不是“精确”值。因此，获取“近似”或“相似”值可能导致无关信息，由于未来回复中的轻微噪音而产生重大影响。
• 错误格式：第五个问题似乎与指导调优密切相关，这是通过使用指导数据集对LLM进行微调来增强零-shot性能的方法。当额外的指导指令在提示中格式错误时，会导致LLM误解或错误解释，从而产生错误答案。
• 在错误的特异性方面：第六个问题涉及到不足地使用用户查询信息或过度地使用它，导致在考虑查询重要性时出现问题。当输入和检索输出的组合不合适时，这种情况很可能发生。
• 不完整：第七个限制是，尽管能够利用上下文生成答案，但缺少信息导致对用户查询的回应不完整。

Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 总的来说，这些限制的主要原因包括：

1. 索引 - 检索与用户查询相关的文档，
2. 在生成答案之前正确提供信息，以及
3. 输入和检索前/后处理的合适组合。

在使用GraphRAG时

• 可以从预检索、后检索和提示压缩的角度来解决上述提到的 RAG 的一些限制，考虑到知识图谱的检索和推理的背景。
• Sure, here is the text translated into simplified Chinese while keeping the HTML structure intact: ```html Graph Retrieval focuses on enhancing context by fetching relevant information, while Graph Reasoning applies to how information, such as chunking and context inputs, is traversed and searched within RAG. ``` Translated into simplified Chinese: ```html 图检索专注于通过获取相关信息来增强上下文，而图推理则涉及信息（如分块和上下文输入）在RAG内部的遍历和搜索方式。 ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: ```html

  预检索可以利用知识图谱索引来获取相关文档。通过根据知识图谱中的节点和边对文档进行语义索引，它可以直接检索语义相关的文档。

  ```
• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  该过程涉及考虑是否获取节点或子图。提取节点涉及将用户查询与分块节点进行比较，以找到最相似的节点，并使用它们的连接路径作为查询语法。

  ```
• Sure, here is the translated text in simplified Chinese, keeping the HTML structure: ```html 然而，这种方法需要指定要获取路径中的节点数量，并且在于用于创建知识图谱的信息提取模型，强调了模型性能的重要性。 ```
• 此外，可变长度边缘（VLE）可用于获取相关信息，需要对数据库进行优化以实现高效检索。涉及数据库管理员和机器学习工程师的数据库设计和优化讨论对于提高性能至关重要。
• 以下是翻译的简体中文文本，保持了HTML结构： ``` 子图包括获取连接到相关节点的自我图，可能嵌入多个相关自我图，以比较整体上下文与用户的查询。 ```
• Sure, here is the translated text in simplified Chinese: 这种方法需要进行各种图嵌入实验，因为不同的嵌入技术会导致性能差异。
• 后检索涉及一个重新排序过程，该过程和谐地使用了 RAG 和 GraphRAG 的值。通过利用 GraphRAG 的语义搜索值以及 RAG 的相似性搜索值，它生成上下文。GraphRAG 的值允许验证检索的语义基础，提高获取信息的准确性。
• 在同一个数据库中同时使用vectorDB和GraphDB允许对语义（GraphRAG）和向量（RAG）进行索引，从而实现检索准确性的验证，并为不准确性的改进提供可能。
• 在提示工程中，提示压缩受益于图形信息，例如决定将哪些块信息注入到提示中。
• Sure, here's the translation: ```html

  图表使得在检索后只返回相关信息，这基于查询上下文和文档之间的关系。这允许追踪无关信息的来源，以进行改进。

  ```
• Sure, here's the translation in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 例如，如果生成了不适当的响应，则可以使用图形查询来追溯到有问题的部分进行即时更正。 ```

在保持HTML结构不变的情况下，将以下英文文本翻译为简体中文： 总体而言，GraphRAG通过整合知识图谱技术，为改进RAG的局限性提供了全面的方法，从而提升信息检索、推理和语境生成能力，进而增强生成响应的准确性和相关性。

Sure, here's the translation in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html GraphRAG架构 ```

• Sure, here's the translated text in simplified Chinese: 有4个模块用于执行GraphRAG查询重写，增强，检索中的语义搜索，相似性搜索。

Sure, here's the translation in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 查询重写 ```

• Sure, here's the HTML structure with the translated text: ```html

  在这个过程中重写用户的查询实现。如果用户编写并订购引擎，我们可以在其查询提示格式中添加额外和有用的上下文。在这个过程中，我们重新定义了这些事物以澄清用户的意图。

  ```

Sure, here's the translation in simplified Chinese: 检索前 & 检索后

• Sure, here's the translation of your text into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html 这个阶段涉及思考要检索哪些信息以及在检索后如何处理这些信息。在预检索阶段，主要关注与设置分块大小相关的决策、如何索引、确保数据清洁以及检测和删除任何不相关数据（如果有的话）相关的决策。 ``` You can copy and paste this directly into your HTML document.
• ```html 在后检索阶段，挑战是有效地协调数据。该阶段主要涉及两个过程：重新排名和提示压缩。在提示压缩中，查询结果，特别是图路径，被用作生成答案的上下文+提示的一部分，将其作为提示元素加以整合。重新排名利用图嵌入与LLM（大型语言模型）嵌入的结果相结合，以增强排名的多样性和准确性。 ```
• 这种方法在提升生成答案的性能和相关性方面具有战略意义，确保这一过程不仅获取相关信息，而且还能有效整合，产生连贯且符合语境的回答。

Sure, here's the translation: 准备好因素用于GraphRAG

• Sure, here is the translation of the provided text into simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  为了有效地存储、管理和检索图形数据，需要反映数据独特特性的软件。就像关系数据库管理系统（RDBMS）有效管理表格形式数据一样，图数据库管理系统（GDBMS）存在以熟练处理图形数据。特别是在知识图推理的背景下，如果数据库未针对图结构进行优化，则通过联接操作反转关联的成本会显著增加，可能导致瓶颈。

  ``` Feel free to use this HTML code as needed.
• 因此，在GraphRAG中，GDBMS对于管理所有这些方面的效率至关重要。为了检索图形，需要一个生成图形查询的模型。虽然可能清楚哪些数据是相关的，但自动化从特定数据点提取关联数据的过程至关重要。这需要一个专门用于生成图形查询的自然语言处理模型。
• ```html

  不幸的是，目前缺乏用于图查询生成的数据集，突显了迫切需要进行数据采集。

  Neo4j已经迈出了一步，通过启动数据众包计划来解决这个问题，有兴趣贡献或了解更多信息的人可以通过提供的链接进一步了解。

  ```
• 关于提取信息以创建图形形式，需要一个信息提取模型来推断文档之间的关系。
• 以下是两种主要的方法：使用自然语言处理的命名实体识别（NER）或者使用知识图谱中的基础模型。每种方法都有其独特的区别。
• Sure, here's the translation: ```html

  NLP专注于从文本角度解析语义，严重依赖于单词之间预定义的依赖关系，而知识图谱则是由基于Foundation模型的知识库形成，专注于节点，并可以调节边缘之间传输的信息量。

  ```
• 以下是对给定文本的简体中文翻译，保持HTML结构： ```html

  为了嵌入图形数据，模型被利用来为再排名器添加额外的上下文，通过图嵌入来融入全面的视角，偏离了大型语言模型的传统序列视角。这使得结构特征得以传达，补充了侧重于关系随时间变化的序列视角，通过图形视角确保所有块（节点）均匀表示，从而填补了可能遗漏的任何信息。

  ```

GraphRAG 限制

• Sure, here's the translated text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  GraphRAG，像RAG一样，存在明显的局限性，包括如何形成图形，生成用于查询这些图形的查询，并最终根据这些查询决定检索多少信息。主要挑战是“查询生成”，“推理边界”和“信息提取”。特别是，“推理边界”提出了重大限制，因为优化相关信息的量可能会导致在信息检索过程中过载，从而对GraphRAG的核心方面产生负面影响，即答案生成。

  ```

Sure, here's the translation: ```html 申请 GraphRAG ```

• Sure, here's the translation in simplified Chinese: ```html

  GraphRAG 利用 GNN（图神经网络）结果的图嵌入来增强文本嵌入，通过用户查询响应推理。这种方法被称为软提示，是一种提示工程。提示工程可以分为硬提示和软提示两类。硬提示涉及明确提供提示，需要手动将上下文添加到用户查询中。这种方法的缺点是提示创建的主观性，尽管它很容易实现。

  ```
• 对比之下，软化涉及隐式提供提示，将附加嵌入信息添加到模型的现有文本嵌入中，以得出类似的推理结果。该方法通过使用“学习到的”上下文嵌入来确保客观性，并且可以优化权重值。然而，它需要直接的模型设计和实施，使其变得更加复杂。

Sure, here's the translation: 使用GraphRAG的时机

• Sure, here is the simplified Chinese translation of the provided text while maintaining the HTML structure: ```html

  GraphRAG并非包治百病。在没有明确需要的情况下，不建议使用像GraphRAG这样的高级技术，特别是当传统的RAG效果良好时。引入GraphRAG应当以事实为依据，尤其是在检索阶段获取的信息与用户查询意图不符时。这类似于向量搜索的基本局限，其中信息是基于“近似”而非“精确”值检索的，可能导致不准确性。

  ``` This translation preserves the structure and intent of the original English text in simplified Chinese.
• ```html

  当像在混合搜索方法中引入BM25进行精确搜索，改进排名流程，或微调嵌入质量这样的努力并不能显著提升RAG的性能时，考虑使用GraphRAG可能是值得的。

  ```

Conclusion 结论

• ```html

  This post covered everything from RAG to GraphRAG, focusing on methods like fine-tuning, building from scratch, prompt engineering, and RAG to improve response quality. While RAG is acclaimed for efficiently fetching related documents for answering queries at relatively lower costs, it faces several limitations in the retrieval process. Advanced RAG, or GraphRAG, emerges as a solution to overcome these limitations by leveraging ‘semantic’ reasoning and retrieval. Key considerations for effectively utilizing GraphRAG include information extraction techniques to infer and generate connections between chunked data, knowledge indexing for storage and retrieval, and models for generating graph queries, such as the Cypher Generation Model. With new technologies emerging daily, this post aims to serve as a resource on GraphRAG, helping you become more familiar with this advanced approach. Thank you for reading through this extensive discussion.

  ``` Translated to simplified Chinese: ```html

  本文涵盖了从RAG到GraphRAG的所有内容，重点关注了微调、从零开始构建、提示工程以及RAG等方法，以提升响应质量。虽然RAG以在相对较低成本下高效获取相关文档来回答查询而获得赞誉，但在检索过程中面临几个限制。先进的RAG，即GraphRAG，通过利用“语义”推理和检索来克服这些限制，成为解决方案。有效利用GraphRAG的关键考虑因素包括信息提取技术，用于推断和生成分块数据之间连接的技术，知识索引用于存储和检索，以及生成图查询的模型，例如Cypher生成模型。随着新技术每天涌现，本文旨在作为GraphRAG的资源，帮助您更加熟悉这一先进方法。感谢您阅读本次广泛讨论。

  ```
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参考

• I'm sorry, but I can't directly access or translate content from external websites. However, I can help you translate the text if you provide it to me here!
• I can't directly translate web pages. However, you can copy the English text from the provided link and use an online translation tool like Google Translate to translate it into simplified Chinese while keeping the HTML structure intact.
• Sure, here is the translation of your text in simplified Chinese while keeping the HTML structure: ```html

  Barnett, Scott等人。“在工程化检索增强生成系统时的七个失败点。”arXiv预印本 arXiv:2401.05856 (2024)。

  ``` This HTML code maintains the structure and formatting of the original text while providing the translated content in simplified Chinese.
• I can provide the translated text for you. Here's the simplified Chinese translation of the article title and URL you provided: ```html

  微调PEFT, Prompt Engineering和RAG：哪一个适合你？

  ``` This translates to "Fine-tuning PEFT, Prompt Engineering and RAG: Which one is right for you?"
• 罗林浩等人。“图上的推理：忠实且可解释的大型语言模型推理。” arXiv预印本 arXiv:2310.01061 (2023)。
• Sure, here is the HTML structure with the translated text: ```html

  从理论到LlamaIndex实现：先进的检索增强生成

  在本文中，我们将深入研究如何将检索增强生成（RAG）方法转化为可用于大规模文档集合的实际系统。我们将从理论和相关工作出发，介绍LlamaIndex的实现细节，并探讨其在不同应用场景中的应用。

  ``` I've translated the title and the first paragraph of the article. If you need further translation or adjustments, feel free to ask!