知识图谱能解决传统rag的哪些问题？
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知识图谱可以理解成：把知识从“一堆文章段落”整理成“可连线的关系网（人-公司-产品-时间-事件）”。
传统 RAG 更像在一堆资料里“按相似度搜几段出来给模型读”；知识图谱则像先把关键对象和它们的关系做成“结构化地图”，再按地图去找。
它主要能解决传统 RAG 的这些痛点：
1) 少跑题：从“像不像”变成“是不是同一个东西”
传统 RAG 用向量检索，有时会把“看起来很像”的内容捞出来，但其实不是你问的那个对象。比如你问“苹果公司的最新财报”，它可能捞到“苹果水果的营养”或“Apple 的旧新闻”。
知识图谱会先锁定“苹果公司”这个实体，再去找它的“财报/年份/指标”等关系。更不容易跑偏。
2) 解决同名：别把张伟A...
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by ai世界
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