KET-RAG

KET-RAG官网

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个强大的检索增强型生成框架，结合了知识图谱技术。它通过多粒度索引框架（如知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成。该框架在降低索引成本的同时，显著提升了检索和生成质量，适用于大规模 RAG 应用场景。KET-RAG 基于 Python 开发，支持灵活的配置和扩展，适用于需要高效知识检索和生成的开发人员和研究人员。

KET-RAG是什么？

KET-RAG（Knowledge-Enhanced Text Retrieval Augmented Generation）是一个基于Python的开源检索增强型生成框架，它结合了知识图谱技术，能够高效地从大规模文档中检索信息并生成高质量的答案。它通过多粒度索引框架（知识图谱骨架和文本-关键词二分图）实现高效的知识检索和生成，显著提升了检索和生成质量，降低了索引成本，非常适合需要高效知识检索和生成的开发者和研究人员。

KET-RAG的主要功能

KET-RAG的主要功能包括：高效的文档索引、基于知识图谱的检索、高质量的答案生成。它支持知识图谱骨架（SkeletonRAG）和文本-关键词二分图（KeywordRAG）两种索引方式，结合实体和关键词通道，实现高效的检索和高质量的答案生成。此外，它还提供灵活的配置和扩展，方便用户根据自身需求进行定制。

如何使用KET-RAG？

KET-RAG的使用流程如下：首先，使用Poetry安装项目依赖；然后，运行初始化命令设置项目文件结构；接着，根据需要调整提示词以优化检索效果；接下来，运行索引命令创建知识图谱和文本索引；最后，使用提供的脚本（create_context.py和llm_answer.py）生成上下文和答案。整个过程相对便捷，文档也提供了详细的步骤指导。

KET-RAG的产品价格

KET-RAG是一个开源项目，完全免费使用。

KET-RAG的常见问题

KET-RAG对硬件配置有什么要求？

KET-RAG对硬件配置的要求取决于你处理的数据量大小。对于小型数据集，普通的电脑即可运行；对于大型数据集，则建议使用配置更高的服务器，尤其需要充足的内存和存储空间。

KET-RAG支持哪些类型的知识图谱？

KET-RAG支持多种类型的知识图谱，具体取决于你如何构建索引。它可以处理多种格式的知识图谱数据，只要能够转换成KET-RAG支持的内部表示即可。

KET-RAG的性能如何？与其他类似工具相比有什么优势？

KET-RAG的性能表现取决于数据集和硬件配置。相比其他工具，KET-RAG的优势在于其多粒度索引框架，能够在降低索引成本的同时显著提升检索和生成质量，尤其在大规模应用场景下优势明显。此外，其灵活的配置和扩展性也使其具有更高的适用性。

KET-RAG官网入口网址

https://github.com/waetr/KET-RAG

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