內(nèi)部知識(shí)搜索的優(yōu)勢

內(nèi)部知識(shí)搜索的最大優(yōu)勢在于其能夠在單一平臺(tái)上整合公共和私有數(shù)據(jù)源。例如，金融服務(wù)公司可以利用內(nèi)部研究和會(huì)議記錄進(jìn)行盡職調(diào)查，而銷售和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)則可以結(jié)合歷史材料和最新洞察來加速招標(biāo)文件的編寫。

如何實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作

Perplexity 的 Spaces 功能為團(tuán)隊(duì)協(xié)作提供了極大便利。團(tuán)隊(duì)成員可以在 Spaces 中共同進(jìn)行項(xiàng)目研究、創(chuàng)建客戶提案，或是制作學(xué)習(xí)指南。用戶還可以自定義 AI 助手的模型和響應(yīng)模式，確保研究和文件在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部安全流轉(zhuǎn)。

GraphRAG 技術(shù)的引入

GraphRAG 是一種結(jié)合知識(shí)圖譜結(jié)構(gòu)和 RAG 方法的創(chuàng)新技術(shù)，旨在克服傳統(tǒng) RAG 方法的局限性。通過構(gòu)建知識(shí)圖譜，GraphRAG 可以更有效地檢索和處理信息，從而提高回答復(fù)雜問題的準(zhǔn)確性。

知識(shí)圖譜的優(yōu)勢

知識(shí)圖譜的最大優(yōu)勢在于它能將復(fù)雜的概念關(guān)系結(jié)構(gòu)化表示。例如，在圖譜中，節(jié)點(diǎn)可能代表一個(gè)概念或?qū)嶓w，而連接這些節(jié)點(diǎn)的邊則表示它們之間的關(guān)系。這樣的圖譜有助于在查詢時(shí)快速找到相關(guān)信息，而不是像傳統(tǒng) RAG 那樣大海撈針。

如何結(jié)合 RAG

通過結(jié)合 RAG，GraphRAG 能夠?qū)⒅R(shí)圖譜中掌握的關(guān)聯(lián)提取出來，進(jìn)行復(fù)雜的查詢。這樣能夠避免傳統(tǒng) RAG 方法中由于僅憑相似度找到的信息碎片不足以支撐問題解答的情況。

Perplexity 的即將推出的第三方數(shù)據(jù)集成

Perplexity 正在開發(fā)更多的第三方數(shù)據(jù)集成，進(jìn)一步擴(kuò)展其知識(shí)庫。未來，Enterprise Pro 用戶將能夠使用 Crunchbase 和 FactSet 的數(shù)據(jù)集成來擴(kuò)展公共網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)部文件和專有數(shù)據(jù)集的搜索。

數(shù)據(jù)集成的優(yōu)勢

通過第三方數(shù)據(jù)集成，用戶可以獲得更全面的信息覆蓋。這不僅可以提高研究的深度和廣度，還能使得企業(yè)在信息決策上更具優(yōu)勢。

如何注冊(cè)使用

想要了解更多關(guān)于 Enterprise Pro 的信息和注冊(cè)方式，請(qǐng)?jiān)L問 Perplexity官網(wǎng)。

GraphRAG 技術(shù)的特點(diǎn)與局限

GraphRAG 結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜兩大人工智能流派，能夠有效提升實(shí)體抽取效率。然而，這項(xiàng)技術(shù)也有其局限性，主要體現(xiàn)在實(shí)施成本較高。

深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜的結(jié)合

通過將深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜結(jié)合，GraphRAG 可以更準(zhǔn)確地回答復(fù)雜問題。大語言模型直接回答效果不佳，但結(jié)合圖譜后，效果顯著增強(qiáng)。

實(shí)施成本分析

GraphRAG 的成本較高，是因?yàn)樗褂玫氖?GPT-4 Turbo Preview 模型，token 成本較高。為降低成本，用戶可以選擇使用更經(jīng)濟(jì)的模型，比如 OpenAI 的 GPT-4o mini。

如何安裝和使用 GraphRAG

安裝 GraphRAG 非常簡單，只需使用 pip 進(jìn)行安裝即可。以下為安裝步驟：

pip install graphrag

安裝完成后，可以通過以下命令建立知識(shí)庫：

python -m graphrag.index --root ./ragtest

安裝步驟詳細(xì)說明

安裝過程可能需要一些時(shí)間，取決于網(wǎng)絡(luò)速度和電腦性能。安裝完成后，用戶需要配置 .env 和 settings.yaml 文件，以確保系統(tǒng)正常運(yùn)行。

使用 GraphRAG 進(jìn)行查詢

一旦安裝完成，用戶可以通過以下命令進(jìn)行查詢，獲取全書主題等信息：

python -m graphrag.query --root ./ragtest --method global "What are the top themes in this story?"

未來發(fā)展與趨勢

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，知識(shí)圖譜與 RAG 方法的結(jié)合將成為信息檢索的新趨勢。Perplexity 作為行業(yè)領(lǐng)先者，將繼續(xù)在這一領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)新。

FAQ

問：Perplexity 本地知識(shí)庫如何提升研究效率？

答：通過整合公共網(wǎng)絡(luò)和內(nèi)部文件資源，Perplexity 本地知識(shí)庫能幫助用戶快速獲取所需信息，大幅提升研究效率。

問：GraphRAG 技術(shù)的優(yōu)勢是什么？

答：GraphRAG 結(jié)合了知識(shí)圖譜和 RAG 方法，能夠更高效地進(jìn)行信息檢索和復(fù)雜問題解答。

問：如何降低 GraphRAG 的使用成本？

答：可以選擇使用更經(jīng)濟(jì)的模型，例如 OpenAI 的 GPT-4o mini，以降低 token 成本。

問：Perplexity 的 Spaces 功能有哪些用途？

答：Spaces 功能支持團(tuán)隊(duì)協(xié)作，用戶可以在其中共同進(jìn)行項(xiàng)目研究、創(chuàng)建客戶提案或制作學(xué)習(xí)指南。

問：Perplexity 的第三方數(shù)據(jù)集成有哪些優(yōu)勢？

答：通過第三方數(shù)據(jù)集成，用戶可以獲得更全面的信息覆蓋，提升研究深度和廣度。