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赞助商:Neo4j 让你的数据为人工智能做好准备:知识图谱和 GraphRAG 助力 GenAI 成功.pdf

上传人: Fl****zo 编号:719037 2025-06-22 33页 4.07MB

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本文主要介绍了知识图谱和GraphRAG在生成式人工智能(GenAI)中的应用。关键点如下: 1. 生成式AI预计到2032年将产生1.3万亿美元的营收,但目前71%的组织仍处于试点阶段。 2. 数据质量是AI应用中的主要挑战,知识图谱能提供标准化、可扩展的数据管理方案。 3. GraphRAG是利用知识图谱的增强生成技术,比传统RAG方法在多跳问答上准确率可提高3倍。 4. 实践案例显示,知识图谱能在多个行业(如制药、金融、能源等)中揭示隐藏模式,提高分析速度和准确性。 5. GraphRAG提供了可解释性和治理能力,有助于企业AI响应的信任和信心。 核心数据引用: - 生成式AI营收预测:1.3万亿美元 - 71%的组织处于GenAI试点阶段 - 数据质量是AI的主要挑战 - GraphRAG比RAG在多跳问答上准确率提高77%至86.31%不等。
"如何三倍提升RAG准确性?" "知识图谱如何助力AI进化?" "GraphRAG如何加速企业AI应用?"
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