🌟🌟🌟🌟 知识图谱 大语言模型_LLM RAG embedding 完整产品_全流程 服务器 前端 后端
设计并实现了知识图谱增强RAG系统，该系统通过融合图结构的关系信息与传统向量embedding检索的语义理解能力，有效解决了普通RAG系统在处理关系型查询时的局限性。 在线使用
项目介绍
- 项目采用NetworkX构建包含电影、导演、演员等多实体关系图谱，FAISS实现高效向量检索，并设计了智能混合检索策略，能根据查询意图自动选择最优检索路径。系统特别擅长处理”导演-电影”、“演员合作”等结构化关系查询，同时保留了向量检索处理语义复杂查询的优势，为知识密集型场景下的智能问答提供了全新解决方案。
三大核心功能：
- 单节点图谱探索功能，以”张艺谋”为中心生成关联电影和合作演员的局部知识图谱；
- 两节点路径探索功能，揭示”周润发”与”张曼玉”之间通过共同电影作品形成的最短路径和更多路径
- 智能查询功能，精准回答”日本高分悬疑电影推荐”等关系型问题；