基于知识图谱的Retrieval-Augmented Generation（RAG）相比于仅使用向量搜索的RAG在回答问题时通常更精准，这主要得益于知识图谱的几个关键特性：
结构化信息：知识图谱以结构化的方式存储知识，其中实体之间的关系被明确地定义和链接。这种结构化的信息有助于在回答问题时更好地理解上下文和实体之间的关系，从而提供更准确的答案。丰富的关系：知识图谱不仅包含实体的信息，还包含实体之间的多种关系。这种丰富的关系网络使得系统能够理解更复杂的查询，并能够通过关系推理来找到答案。
语义理解：知识图谱中的实体和关系通常是经过严格定义和标准化的，这有助于提高系统对查询的语义理解能力。相比之下，向量搜索可能更依赖于表面上的词汇匹配，而忽略了深层的语义关系。
上下文连接：在知识图谱中，一个实体可能与多个其他实体有关联，这些关联提供了丰富的上下文信息。当回答问题时，这些上下文信息可以帮助系统更准确地理解问题的意图和答案的相关性。推理能力：基于知识图谱的系统可以利用图上的推理机制，通过已知的事实和关系来推导出新的信息。这种推理能力使得系统能够回答一些需要逻辑推理的复杂问题。
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