基于大量文本数据训练的大型语言模型 (LLM) 的出现，是自然语言处理领域最重大的突破之一。这些模型只需简短的提示即可生成非常流畅和连贯的文本，为对话式人工智能、创意写作和各种其他应用开辟了新的可能性。
然而，尽管法学硕士拥有雄辩的口才，但他们也有一些关键的局限性。他们的知识仅限于从训练数据中辨别出来的模式，这意味着他们缺乏对世界的真正理解。
他们的推理能力也很有限——他们无法进行逻辑推理或综合多个来源的事实。当我们提出更复杂、开放式的问题时，答案开始变得无意义或矛盾。
为了解决这些差距，人们对检索增强生成（RAG）系统越来越感兴趣。关键思想是从外部来源检索相关知识，为法学硕士提供背景，以便做出更明智的回应。
大多数现有系统使用向量嵌入的语义相似性来检索段落。然而，这种方法有其自身的缺点，例如缺乏真正的相关性、无法汇总事实以及没有推理链。
这就是知识图发挥作用的地方。知识图是现实世界实体和关系的结构化表示。他们通过编码上下文事实之间的互连来克服纯向量搜索的缺陷。遍历知识图可以实现跨不同信息源的复杂多跳推理。
在本文中，我们深入探讨了如何将向量嵌入和知识图相结合来解锁法学硕士的推理、准确性和解释能力的新水平。这种伙伴关系提供了表面语义与结构化知识和逻辑的完美结合。
就像我们自己的想法一样，法学硕士既需要统计学习也需要符号表示。
我们首先探讨单独依赖向量搜索的固有弱点。
然后，我们阐明知识图和嵌入如何相互补充，而单独使用这两种技术是不够的。
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