用知识图谱替代纯向量检索,让 RAG 答案可审计可溯源
camerongreen95 · reddit · 2026-09-17
作者在做金融顾问场景时发现:基于 GPT 的 RAG 系统能给出自信的回答,却无法解释答案从何而来——只有相似度分数,没有推理链,这对金融、法律、合规等需要审计溯源的场景是硬伤。
作者的解法是把知识图谱作为检索层的事实来源,而非只依赖向量搜索:实体作节点、关系作边,「某公司的间接供应商是谁」这类问题变成图遍历,能跨文档结构化地连接事实。
作者还预告了一场 9 月 19 日的工作坊(Neo4j、GraphRAG、Cypher 与 LLM Agent),内容涵盖渐进式知识图谱构建、多步校验的实体关系抽取、向量检索与图导航结合的 agentic 检索、text-to-Cypher 查询,数据集用真实财报,由 GraphAware 首席科学家主讲。
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