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ginobefun
4周前
#BestBlogs 复杂场景下的 RAG 架构演进：跨模态知识联邦与统一语义推理实践 | InfoQ 中文 文章深入探讨复杂 RAG 场景挑战，提出基于融合知识库与统一语义层的跨模态知识联邦架构及实践。 摘要： 文章分析了传统 RAG 技术在处理企业级复杂知识交互场景（如异构、多模态知识）时遇到的挑战，特别是知识离散性和模态多样性问题。 作者基于 QCon 大会演讲内容，提出了一种新的 RAG 架构演进方向：构建融合知识库以整合多元异构数据，并通过统一知识图谱构建统一语义层，实现跨模态信息的关联和高效检索。 文章详细阐述了融合知识库的构建方法和统一知识图谱的生成与检索逻辑，并结合医院电子病历查询和银行风险指标分析两个具体案例，展示了该架构在实际生产环境中的应用成效。最后，文章讨论了统一语义层动态更新、图像/视频数据处理、行业语义模型赋能以及知识库标准化等未来演进方向。 主要内容: 1. 传统 RAG 难以应对复杂异构和多模态知识挑战 -- 现有 RAG 技术在处理分散于不同文档、不同格式（文本、图片等）的知识时，难以建立有效关联，导致问答结果片面或不准确。 2. 提出基于融合知识库和统一语义层的 RAG 新架构 -- 通过构建融合知识库整合结构化与非结构化数据，并利用统一知识图谱形成语义层，解决知识离散和模态多样性问题，提升检索与推理能力。 3. 统一知识图谱是实现跨模态知识关联的核心 -- 从多模态数据中提取实体和关系构建图谱，基于用户问题进行图谱检索获取包含多模态信息的子图，为 LLM 提供丰富的上下文。 4. 新架构在医疗和金融等复杂场景展现应用价值 -- 通过医院电子病历查询和银行风险指标分析案例，验证了该架构能有效整合多源数据，提升问答和分析的准确性与全面性。 文章链接：
#RAG架构 #跨模态知识 #语义推理 #知识联邦 #统一语义 #InfoQ #QCon #企业级知识管理 #复杂知识交互
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狼叔
1个月前
更新一下bio，知名前端高级技术专家，CNode社区联合创始人、Node.js 技术布道者。曾就职于字节跳动、阿里巴巴等，目前主要关注Moonbit和AI提效方向。乐于分享，多次获得QCon、GMTC、GIAC等技术峰会优秀讲师和出品人称号。著有《狼书》系列，即将出版《智能体革命：构建下一代全栈 AI 应用》。
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