从“听指令”到“当参谋”阿里云AnalyticDB GraphRAG如何让AI开窍
单轮检索局限:当用户仅反馈“空调制冷效果差”、“持续发热三天”等模糊信息时,传统 RAG 缺乏追问能力,无法定位根因;语义跳跃失控:对话中突然切换话题(如患者从“咳嗽”转向“头痛”)时,传统方案因无法关联跨域知识导致误判。
单轮检索局限:当用户仅反馈“空调制冷效果差”、“持续发热三天”等模糊信息时,传统 RAG 缺乏追问能力,无法定位根因;语义跳跃失控:对话中突然切换话题(如患者从“咳嗽”转向“头痛”)时,传统方案因无法关联跨域知识导致误判。
导读本文聚焦 GraphRAG 技术在工业制造业企业知识服务中的技术实现路径,系统性剖析当前 #RAG(Retrieve and Generate)技术的核心痛点,提出基于知识图谱的增强方案(GraphRAG),并从技术架构设计、知识建模与融合、图推理优化等维
大模型幻觉问题,对金融领域决策的可靠性影响巨大,尤其在期货市场,这一问题的负面效应更为凸显。期货领域在金融体系中具有较高的业务复杂度,其信息化水平与银行、证券行业相比存在差距。期货市场上游存在大量异构数据,目前这些数据主要依赖人工处理,这不仅加大了数据处理的难