原贴链接

https://www.arxiv.org/pdf/2408.03910

成本似乎更高，创建知识图谱数据库的额外复杂性可能不值得。然而，随着API成本的降低和更好的图谱库，问题变成了。基于图谱的检索会成为新的常态吗？

讨论总结

本次讨论主要聚焦于知识图谱在编码代理中的应用，特别是与RAG方法的性能比较。参与者们讨论了知识图谱的构建成本、技术实现细节以及其在编码任务中的潜在优势。同时，也涉及了对未来图谱检索技术是否会成为新常态的预测和讨论。整体氛围中，既有对知识图谱技术前景的积极看法，也有对其成本和复杂性的担忧。

主要观点

  1. 👍 知识图谱在LLMs中的应用可以视为RAG的一种形式
    • 支持理由：通过结合知识图谱和向量嵌入，可以更有效地检索与上下文相关的代码块，节省资源。
    • 反对声音：构建知识图谱数据库的成本和复杂性可能不值得。
  2. 🔥 知识图谱编码代理在性能上可能优于RAG代理
    • 正方观点：技术细节和代码修改显示了知识图谱在编码任务中的优势。
    • 反方观点：构建相似性搜索数据库比构建知识图谱数据库简单，可能不会成为主流。
  3. 💡 代码具有层次结构，适合通过规则进行全自动检索
    • 解释：当前的代码辅助工具采用简单的分块和向量相似度方法，而不是利用代码的层次结构。

金句与有趣评论

  1. “😂 NeedsMoreMinerals：Technically, knowledge graphs for llms is RAG. RAG stands for just augmenting prompts with information you retrieve.”
    • 亮点：简洁地解释了知识图谱与RAG的关系。
  2. “🤔 sammcj：I have it working locally with Ollama”
    • 亮点：展示了知识图谱技术在本地实现的可行性。
  3. “👀 underlines："Code is hierarchical and very structured."”
    • 亮点：强调了代码的层次结构特性，为知识图谱的应用提供了理论基础。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数参与者对知识图谱技术持支持态度，认为其在编码任务中具有潜在优势。然而，也有对成本和复杂性的担忧，以及对未来是否会成为主流的疑问。主要分歧点在于技术实现的复杂性和成本效益。

趋势与预测

  • 新兴话题：知识图谱技术在编码代理中的进一步应用和优化。
  • 潜在影响：如果知识图谱技术能够有效降低成本并简化实现过程，可能会成为编码代理的主流技术。