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推荐一个企业级知识图谱增强的检索增强生成(RAG)的项目

介绍 Microsoft GraphRAG 是一个开源项目，旨在利用 Microsoft Graph 的强大功能构建企业级的知识图谱增强的检索增强生成（RAG）方案。...简单来说，它将企业内部的各种数据源（如邮件、文档、日历、联系人等）通过 Microsoft Graph 连接起来，形成一个结构化的知识图谱，然后利用这个知识图谱来增强 RAG 系统的检索能力，从而提升大语言模型...使用 Microsoft Graph API 来安全、高效地访问这些数据。 数据连接器需要处理各种数据格式和结构，并将其转换为统一的中间表示形式。...配置数据连接器： 根据实际数据源配置数据连接器，包括 Microsoft Graph API 的访问权限、数据源的连接信息等。...一般来说，需要以下资源： Microsoft GraphRAG 具有以下优势： 企业级知识图谱： 利用 Microsoft Graph 构建企业级的知识图谱，提供丰富的上下文信息。

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GraphRAG：终极 RAG 引擎 - 语义搜索、嵌入、矢量搜索等等！

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理方法，通过外部知识增强现有的大型语言模型，以便在回答需要特定知识的问题时，提供更相关的答案。...接着输入cd graph rag进入目录，并输入export graph rag_API_key填入你的API密钥。 你需要创建一个输入文件夹以存放所有文件或文档。...你可以在终端中输入mkdir input来创建文件夹， 然后打开VS Code，点击“文件”->“打开文件夹”，选择克隆的存储库目录，你会看到创建的输入文件夹。...你还可以在.env文件中粘贴你的API密钥，如果使用其他模型，可以在此处进行配置。配置完成后，保存文件并运行代码。 最后，运行以下命令以启动对话：python -m graph rag query。...v=kHZHMzv3Shg 参考链接： Github Repo：github.com/microsoft/graphrag 博客文章：microsoft.github.io/graphrag 项目页面：

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    Exchange 2007迁移2010时的公用文件夹多个公用树错误

    近期在项目中，客户Exchange 从2007迁移到2010，Microsoft Exchange从2007开始就逐渐弱化了公用文件夹，outlook 2007和2010都不需要使用到公用文件夹了。...但客户现状存在90%的outlook 2003客户端，因此需要使用到公用文件夹。在Exchange 2010服务器上建立了公用文件夹数据库，邮箱数据库连接到新的公用文件夹中。...检查公用文件夹，打开公用文件夹管理器，提示“找到多个 MAPI 公用树。”经查明这是因为公用文件夹公用树配置在ADSI中的容器重复引起的问题。...解决办法如下： 1.打开ADSIEDIT，定位到CN=Configuration, CN=Services, CN=Microsoft Exchange, CN=First Organization,...，看来就是因为这个引起了出现多个MAPI公用树，删除后打开公用文件夹管理器验证，恢复正常。

    1.7K30

    微软开源图数据查询语言LIKQ，海量图数据实时检索和集成触手可得

    【新智元导读】 微软开源图数据查询语言 LIKQ，这是基于分布式大规模图数据处理引擎 Graph Engine 的一种可用于子图和路径查询的数据查询语言，强强联合，海量图数据的实时检索和集成变得触手可得...而基于 Graph Engine 的查询语言 LIKQ 则可以帮助用户更方便、直观地查询和检索 Graph Engine 所处理的图数据。...此前，基于 Graph Engine 的 LIKQ 已被应用于微软认知服务的学术图谱检索 API 中，用户可以通过微软认知服务对微软学术图谱进行实时的路径和模式匹配查询。 ?...通过一个简洁优雅的数据和消息传递建模语言，Graph Engine 允许用户自由地定义数据模式和计算模型。 Graph Engine 具有优秀的系统互操作性，可以方便地与其它系统平台进行集成。...Graph Engine官网：https://www.graphengine.io/ 更多信息：https://github.com/Microsoft/GraphEngine

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    Kotaemon：本地 Graph RAG UI，用Graph RAG 和 Hybrid RAG与文档畅聊（支持Ollama）

    这使得它比Graph RAG更强大。Hybrid RAG在答案的忠实度、相关性以及上下文回忆方面表现出色，这得益于结合了朴素的余弦相似性搜索和知识图谱检索。...接下来，你需要使用7zip或WinRAR解压该文件，提取出Kotaemon主文件夹后，进入该文件夹，找到Scripts文件夹，然后运行Windows上的dobat命令或文件。...它支持本地和基于API的模型，并且兼容本地LMS和一些流行提供商，例如ollama、Groq、 OpenAI。...在设置标签中，你可以添加更多用户，配置不同的检索设置，甚至配置Graph RAG集合设置。你还可以专注于推理设置，这会通过系统提示生成不同的输出，你有问答提示，并可以设置生成时包含的交互次数。...你可以通过Graph RAG集合或文件集合来完成此操作，文件集合支持多种文件类型，因此在这方面非常出色。

    1.7K11

    Microsoft 365 E5 Renew X 部署教程

    Microsoft 365 E5 Renew X Microsoft 365 E5 Renew X是一款网页版的E5续订服务，其依赖网页浏览器呈现支持用户多端操作，完全将E5账户API调用托管在了服务器端因此用户无需电脑也可使用...Microsoft 365 E5 Renew X 由来 Microsoft 365 E5 Renew X为Microsoft 365 E5 Web的升级版，相对于旧版其增强了管理功能且更容易部署，API...主要功能 用户端 两种可选的调用权限：用户未登录作为守护程序调用(需要客户端密码)、程序以登录用户身份直接调用(需要账户密码) API种类齐全：41/30个可选的Microsoft Graph REST...固定 完全随机的API内容(仅部分API支持)：发送邮件的内容随机 Onedirve上传文件的内容随机 邮件通知服务：支持设置通知邮箱，调用异常会通过邮件通知无需反复登录查看 部署端 平台兼容性：使用Asp.Net...365 E5 Renew X 上传配置文件到服务器 只上传Deploy文件夹也可 https://github.com/hongyonghan/Docker_Microsoft365_E5_Renew_X

    4.1K20

    GraphRAG框架总结：开启智能知识的全新时代

    GraphRAG通过将传统的RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架与图结构结合，利用知识图谱（KG）中的实体关系、社区结构及知识的关联性，提升了信息检索和生成的效果。...GraphRAG-微软开源的检索增强生成框架 Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种基于图的知识检索增强技术，它结合了知识图谱的广泛知识表示能力和大语言模型...Fast-GraphRAG:微软推出高效的知识图谱检索框架 Fast GraphRAG 通过融合 PageRank 算法，不仅提高了知识检索的效率和精准度，还大大降低了运营成本。...首先，通过引入图结构，LightRAG能够更好地捕捉实体之间的复杂依赖关系，实现全面的信息理解。其次，其双层检索策略允许系统同时处理具体和抽象的查询，确保用户获得既相关又丰富的响应。...成本优化：通过使用本地模型替代昂贵的云模型，降低运行成本。 本地模型支持：支持本地 LLM 和嵌入模型，包括与 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。

    1.3K10

    使用GraphRAG+LangChain+Ollama：LLaMa 3.1跑通知识图谱与向量数据库集成（Neo4j）

    GraphRAG是一种通过考虑实体和文档之间的关系来执行检索增强生成的方式，关键概念是节点和关系。...知识图谱在从向量搜索中检索到的块附近提供结构化实体信息，从而通过有价值的附加上下文丰富提示。这个丰富的提示被输入到 LLM 中进行处理，然后 LLM 生成响应。最后，生成的答案返回给用户。...所以我们将使用 neo4j 文件夹，里面有一个 jar 文件，这是我们创建图所需的插件。 要创建我们的数据库，只需运行 docker compose up： 这将设置所有内容，并且可以直接使用。...创建一个混合检索器 然后我们创建一个混合检索器，使用 graph_retriever 和我们的向量存储检索器。...我们定义一个函数 full_retriever，在这里设置我们的 graph_retriever 函数，并使用向量检索器，调用其 invoke 方法，获取最相关的文档。

    3.1K10

    Office开发者计划-永久白嫖Office365

    （管理员）进行登录），登录之后需要结合提示，手机配合下载Microsoft Authenticator进行权限验证和管理，完成注册之后通过验证则激活成功（后续有关该账号的活动则可通过软件进行授权） 自动续订...，它通过自动调用API的方式加强开发者账户的活跃度，以此来自动续期E5。...版程序自动配置添加API权限 必须手动配置API权限 ​ 可以选择相应的API进行配置 ​ 此处以Microsoft Graph为参考，选择“委托的权限”，根据列出的API权限需求表进行选择...调用工具 ​ Microsoft Graph 浏览器是一种基于 Web 的工具，可用于生成和测试对 Microsoft Graph API 的请求 ​ API需要的权限设定可在预览卡中查阅...，授权后则可再次尝试调用响应 ​ Postman 是一个可用于向 Microsoft Graph API 发出请求的工具：Postman&Microsoft Graph API使用 ​

    11.4K32

    Microsoft Edge 插件上架发布全流程指南（2024最新版）

    个人开发者（$19 一次性费用） 公司/组织开发者（$99 一次性费用） 1.3 完成注册 填写 基本信息（姓名、邮箱、国家/地区） 支付 注册费（支持信用卡/PayPal） 通过...准备 Edge 插件包 2.1 开发要求 基于 Chromium 扩展 API（兼容 Chrome 扩展） 确保符合 Edge 扩展政策 2.2 文件结构 your-extension/ ├...icon.png （128×128 像素） ├── popup.html （可选） └── background.js （可选） 2.3 打包插件 将所有文件压缩为 .zip 格式（不能嵌套多层文件夹...像素（PNG/SVG） 截图 至少 1 张（1280×800 像素） 3.3 上传插件包 点击 “上传 .zip 文件” 选择 免费 或 付费（需配置支付方式） 3.4 可用性：选择-公用...审核流程（3-7 个工作日） 4.1 审核内容 ✅ 功能测试（是否正常运行） ✅ 安全性检查（无恶意代码） ✅ 政策合规性（符合 Edge 扩展政策） 4.2 审核结果 通过 → 进入发布阶段

    81010

    使用Neo4j和LangChain实现“Local to Global”的GraphRAG

    我们将主要介绍知识图谱的构建和摘要部分，基于 GraphRAG 的检索应用在下一篇博客文章会具体介绍。微软的研究人员同时提供了Microsoft GraphRAG[7]的项目页面。  ...检索—回答 • 社区摘要到全局答案：社区摘要用于通过生成中间答案来回答用户查询，然后将其汇总为最终的全局答案。 设置 Neo4j 环境  我们将使用 Neo4j 作为底层图形存储。...= Neo4jGraph(refresh_schema=False) 数据集  我们将使用我之前使用 Diffbot 的 API 创建的新闻文章数据集。...然而，如右侧所示，这样的图可以通过高效的实体解析变得连通。 总体而言，实体解析提高了数据检索和集成的效率，提供了跨不同来源的信息的统一视图。它最终使基于可靠且完整的知识图谱的问答更加有效。  ...此外，使用 LLM 总结实体信息，使我们能够更有效地嵌入和索引这些信息和实体，以便进行更准确的检索。  有人可能会说，这种更丰富、更细致的信息也可以通过添加额外的、可能是任意的节点和关系属性来保留。

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    SavedModel格式TensorFlow模型转为frozen graph

    而在C++中读取神经网络模型，首先是可以借助tensorflow库的C++ API来实现，但是这种方法非常复杂——完整的TensorFlow C++ API部署起来非常困难——需要系统盘至少40 G到50...这里需要注意，我写了2句不同的代码来加载初始的模型——其中，如果用第1句代码加载模型，倒也可以不报错地运行完成上述代码，但是等到用C++环境的OpenCV库读取这个转换后的模型时，会出现Microsoft...再次，通过convert_variables_to_constants_v2()函数，将图中的变量转换为常量，并基于as_graph_def()定义1个冻结图。   ...最后，就可以通过tf.io.write_graph()函数，将冻结图写入指定的目录中，输出文件名为frozen_graph.pb，as_text = False表示以二进制格式保存这个模型（如果不加这个参数...执行上述代码，在结果文件夹中，我们将看到1个.pb格式的神经网络模型结果文件，如下图所示。

    71910

    使用 Semantic Kernel 实现 Microsoft 365 Copilot 架构

    该系统由Copilot系统，Microsoft 365 Apps，Microsoft Graph[3] 和LLM（GPT-4）组成....这些指令不会作为提示直接发送到 GPT-4，而是通过 Microsoft Graph 提供必要的上下文。 这称为接地，如果是电子邮件回复提示，例如，您的电子邮件帐户信息。...此后处理包括对 Microsoft Graph 的其他调用、负责任的 AI 检查、安全性、合规性和隐私审查，以及 Microsoft 365 应用交互的命令生成。...2、使用Semantic Kernel实现 在Semantic Kernel的示例中，可以通过内置的 Microsoft Graph 连接器在上下文中添加的： 连接器是技能的一部分，您还可以使用Memory...函数从Memory中的键值存储和矢量数据库中检索和添加内存和先验知识。

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    【玩转腾讯云】使用腾讯云助力知识图谱

    如果不知道在哪，可以通过Neo4j desktop打开本地的一个图数据库，点击Manage： 点击open folder即可打开import文件夹。...graph.db文件夹，从本人测试来看，完全不需要，上述命令中的graph.db可任意更换名称。...不知道为何使用上述命令导入之后新增的graph.db(名字和命令中的database参数有关)无法显示，也可能是本来就不会显示。。。 没办法，只能通过其他办法。...对比了一下几个文件夹下的内容，发现可以将graph.db先dump再载入到现有的某个数据库几个，成功实现： 进入到安装目录的bin文件夹下，需要先新建好 dump 文件的目录：dump: ..../current/tools/dump-load/ 接下来，在graph中选择你导入的数据库即可看到了，简单查询一下： 后续工作： 由于数据量较大，检索的时间较慢，后续看看有哪些优化查询速度的； 个人使用知识图谱主要服务于智能问答

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