基于RAG构建文档级知识图谱框架RAKG
RAKG框架融合检索增强生成思路，通过文档分块向量化、实体识别消歧及图结构检索，构建文档级知识图谱。其关系网络构建与图谱融合机制有效解决长文本长距离遗忘和跨文档整合难题，实验表明在多项指标上优于传统方法。
全新视角：基于 RAG 思路构建文档级知识图谱
传统的知识图谱构建方法在处理长文本时，往往面临长距离信息遗忘、复杂实体消歧难题以及跨文档知识融合不足等挑战。本文介绍的 RAKG 框架（Retrieval-Augmented Knowledge Graph）通过融合 RAG（检索增强生成）理念，提供了一套自动化构建文档级知识图谱的创新范式，显著提升了长文本场景下的知识抽取与整合能力。
方法
RAKG 框架的整体流程如下：先对文档进行句子分割与向量化处理，提取初步实体，并执行实体消歧与向量化。处理后的实体通过语料库回顾检索获取相关文本，同时进行图结构检索以关联已有知识图谱。随后，利用 LLM 整合检索信息来构建关系网络，这些网络针对每个实体进行合并。最后，新构建的知识图谱与原始知识图谱相融合，形成更完备的文档级知识体系。
A. 理想知识图谱的假设
RAKG 假设存在一个理论上最优的知识图谱构建过程，该过程能将文档转化为理想的完备知识图谱。这个理想图谱可用数学形式表示，包含文档中全部语义关系。实际构建的目标是尽可能逼近这一理想状态，从而提升知识图谱的完整性与准确性。
B. 知识库向量化
RAKG 将文档和知识图谱进行向量化处理，以支持后续的检索与生成操作。
- 文档分块与向量化： 文档被分割成多个文本块（chunks），通常以句子为基本单位。每个文本块被向量化，便于后续处理分析。与 RAG 类似，这种方法可减少 LLM 每次处理的信息量，同时保持每个片段的语义完整性，从而提升命名实体识别的精度。
- 知识图谱向量化： 初始知识图谱中的每个节点（如实体）通过提取其名称和类型进行向量化。采用 BGE-M3 模型进行向量化，便于在检索过程中高效匹配。
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