🤖 为什么要做「实体识别」？
实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是自然语言处理（NLP）中的一种基础技术，它的目标是：
从文本中识别出“有意义”的实体信息，如人名、地名、组织、时间等。
🧠 举个例子你就懂了：
假设你有一个句子：
"Elon Musk announced a new Tesla factory in Shanghai on Monday."
经过实体识别，你可以提取出：
Elon Musk→ 人名Tesla→ 组织名Shanghai→ 地名Monday→ 时间
所以，最终抽取的结果是：
{"fact": "Elon Musk announced a new Tesla factory in Shanghai on Monday.","keywords": ["Elon Musk", "Tesla", "Shanghai", "Monday"]
}
💡 实体识别能帮助你做什么？
1️⃣ 构建关键词摘要、生成标签
抽取实体后，你就可以：
-
把文章“打标签”，例如：
这篇文章提到 Elon Musk、Tesla、上海 → 属于科技+商业+人物新闻。
-
便于后续做文章检索、分类、可视化。
2️⃣ 构建知识图谱（Knowledge Graph）
举个简单的图谱结构：
"Elon Musk" —(founded)—> "Tesla"
"Tesla" —(hasFactory)—> "Shanghai"
这就是从事实中提取三元组：
(Elon Musk, founded, Tesla)
(Tesla, hasFactory, Shanghai)
这类图谱可以用于：
- 构建新闻事件链
- 做自动问答系统
- 发现信息关系，比如“谁和谁有关联”
3️⃣ 为下游任务做准备
实体识别是很多 NLP 任务的第一步，比如：
- 文本摘要：先知道有哪些重点词，再生成摘要。
- 情感分析：知道“谁说了什么”再分析情绪。
- 事件抽取：识别实体后再识别动作/行为。
- 信息检索（IR）：把关键词入库，方便查找新闻。
- RAG（检索增强生成）系统：实体可作为检索入口。
✅ 总结一句话：
实体识别是把“乱糟糟的句子”里提取出“谁”、“什么地方”、“什么时间”这类有意义的信息，
它是你后续做分类、搜索、图谱、摘要、推荐的基础步骤。
🎯 RAG 和实体识别怎么结合用？
先放一个结论：
实体识别是 RAG 的“前置增强模组”之一，能显著提升检索的相关性和回答的精准度。
说人话：你用实体识别提取“关键词核心”，再用它们去检索文档，再送进大模型生成答案。这叫 知识检索增强生成，你也可以理解成：
不让大模型在一堆无用信息里摸鱼，而是带着“关键词导航”去找重点。
📦 经典 RAG 流程（不带实体识别）长这样：
-
用户输入提问：
"马斯克在哪成立了第一家特斯拉超级工厂？" -
用整个问题去做 embedding：
emb("马斯克在哪成立了第一家特斯拉超级工厂？") -
拿这个 embedding 去向量库查相似内容 → 可能命中一些新闻段落
-
拼成上下文，交给大模型生成答案
🧨 问题：这种方式容易受到“语序、歧义、啰嗦句”的干扰。比如“马斯克在哪里开始建工厂”可能就查不到“成立超级工厂”的资料。
💡 加入实体识别后，流程升级：
📌 步骤 1：NER 实体识别 + 消歧义
从问题中抽取实体：
"马斯克"（人名）
"特斯拉"（组织）
"超级工厂"（产品/设施）
可以构造出一个更加精确的关键词组或搜索提示词：
["马斯克", "特斯拉", "超级工厂", "成立地点"]
🔍 步骤 2：实体驱动的检索（Hybrid 检索）
你可以用这些关键词进行：
- 关键词查找（传统 BM25）
- 关键词拼接成提示词增强 embedding（Query Expansion）
- 或作为过滤条件（比如 Neo4j/结构化搜索）
让检索过程更精准，比如你可以组合：
"马斯克 AND 特斯拉 AND 超级工厂"
甚至构造出结构化检索请求：
{"person": "马斯克","organization": "特斯拉","facility": "超级工厂"
}
🧠 步骤 3：把命中的文档拼起来 + 喂给大模型
这样，LLM 就不会困在语义迷宫里了，而是吃到了你特意准备的实体浓汤。
🔁 举个完整流程例子（RAG + NER）
输入问题：
2021 年特斯拉在哪个国家建立了新的超级工厂？
实体识别结果：
{"时间": "2021 年","组织": "特斯拉","设施": "超级工厂"
}
构造检索条件（Query Expansion）：
特斯拉 AND 超级工厂 AND 2021
命中文档内容：
2021年，特斯拉在德国柏林郊外建立了一座新的超级工厂——Giga Berlin。
LLM 回答：
特斯拉于 2021 年在德国柏林建立了 Giga Berlin 超级工厂。
✨ 成功！不仅答对了，还提了地点名！
🧪 技术点可拓展的地方：
| 步骤 | 技术 |
|---|---|
| 实体识别 | SpaCy / HanLP / Bert-NER / 自定义实体分类器 |
| 检索增强 | FAISS + keyword filter / hybrid search（向量 + 关键词） |
| 实体消歧 | 用实体链接技术做 disambiguation，比如“苹果”到底是 Apple 还是 fruit |
| 多轮问答 | 上一轮提到的实体可以帮助下一轮精准检索 |
✅ 总结一句话：
RAG 是问问题，实体识别是告诉它问的“关键词重点是什么”，然后用这些重点去找文档。
这就像你不是直接让图书管理员找“一个好看的小说”，而是告诉他你要找“村上春树、爱情、东京、90 年代”的小说——这效率高多了，对吧？
或者：
- 一段 NER → 自动生成检索 query
- 检索 mock 文档（用 BM25 + FAISS）
- 拼成 context 发给 GPT
