GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是一種結合了知識圖譜和檢索增強生成（RAG）技術的先進框架，旨在通過結構化的知識圖譜提升語言模型在復雜數(shù)據(jù)處理中的性能。與傳統(tǒng)的 RAG 方法不同，GraphRAG 利用知識圖譜的實體、屬性和關系，能夠更精確地檢索相關信息，并生成事實準確、邏輯連貫且與上下文相關的回答。它通過圖結構化數(shù)據(jù)表達知識，支持多跳推理和復雜的語義查詢，解決了傳統(tǒng)方法在處理復雜信息時的局限性。GraphRAG 的應用場景廣泛，尤其適合處理涉及復雜關系和多步邏輯推理的任務，例如問答系統(tǒng)、文檔理解和知識推理等。
GraphRAG 的核心在于利用知識圖譜的結構化表示能力。通過將實體、關系和屬性以圖的形式組織起來，GraphRAG 能夠為語言模型提供更豐富的語義上下文，支持復雜的多跳推理和語義查詢。
GraphRAG 支持局部檢索和全局檢索兩種模式。局部檢索用于針對具體事實的查詢，而全局檢索則支持基于高層語義理解的全局性查詢。這種靈活的檢索機制使得 GraphRAG 能夠快速定位和整合相關知識，提升查詢效率。
GraphRAG 通過檢索到的圖結構化知識，生成準確且邏輯連貫的內容。它能夠將檢索到的知識片段整合到生成過程中，顯著提升語言模型在專業(yè)領域的應用能力。
在索引階段，GraphRAG 從原始文本中提取知識圖譜，構建社區(qū)層級結構，并為這些社區(qū)生成摘要。具體步驟包括：
在查詢階段，GraphRAG 提供局部檢索和全局檢索兩種模式：
GraphRAG 的主要優(yōu)勢在于其對復雜數(shù)據(jù)的處理能力。通過圖結構化數(shù)據(jù)的獨特設計，它能夠更高效地檢索和整合知識，生成高質量的內容。此外，GraphRAG 還支持與多種工具和服務的集成，適用于多種領域。
GraphRAG 廣泛應用于以下場景：
GraphRAG 是一種結合了知識圖譜和語言模型的先進檢索增強生成框架。它通過圖結構化的知識表示、高效的圖檢索技術和結構感知的知識整合，顯著提升了語言模型在復雜數(shù)據(jù)處理中的性能。GraphRAG 不僅在問答系統(tǒng)和文檔理解中表現(xiàn)出色，還為多跳推理和復雜查詢提供了強大的支持。