FRAG官网 – 基于知识图谱的检索增强生成框架

FRAG 是一个灵活的模块化框架，专为基于知识图谱的检索增强生成（RAG）设计。其目标是平衡灵活性和检索质量，减少大型语言模型（LLM）中的幻觉和知识不足问题。通过利用知识图谱作为外部资源，FRAG 增强了 LLM 的推理能力，特别适用于需要高灵活性和高质量检索的应用场景。FRAG 通过模块化设计，结合了多跳推理策略，提升了模型的推理效率，并在复杂查询处理中表现出色。

FRAG的特点:

1. 灵活且模块化的设计，便于适应不同需求
2. 根据查询估计推理路径的跳数，将查询分类为简单或复杂
3. 对于简单查询，直接从知识图谱中检索相关信息
4. 对于复杂查询，采用多跳推理方法处理
5. 有效减少 LLM 的幻觉和知识不足，提升模型的推理能力
6. 在知识图谱-based RAG 系统中的灵活性和检索质量之间找到平衡

FRAG的功能:

1. 智能问答系统，如企业内部知识库的问答机器人
2. 数据分析工具，特别是需要结合结构化知识和非结构化数据生成洞见的场景
3. 学术研究或领域特定应用，如生物信息学中的分子生成或法律咨询系统

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