实体名拼接文档标题入向量,破解 RAG 分块丢上下文难题
VectorInst · x · 2026-10-09
Vector Institute 团队提出用知识图谱增强 RAG 的提取流水线,解决文档级上下文在分块时丢失的问题。
- 核心技巧:把实体与其来源文档标题用连字符拼接后再做嵌入,保留标准文本分块通常会丢掉的文档级层级关系
- 指出多数 RAG 把文本当孤立块处理,擅长检索「听起来相关」的段落,却难以跨页/跨季度串联分散的事实
- 使用 LangChain 的 LLMGraphTransformer 显式抽取实体与关系,完整流水线、评测方法与开源代码见其技术博客
所属事件:Vector Institute 发布基于知识图谱的 RAG 架构(2 条相关)→
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