GraphRAG如何构建知识图谱Knowledge Graph

最新推荐文章于 2025-05-10 11:36:18 发布
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GraphRAG工作的第一步，是将输入的文档集合，按一定的策略拆分成一个一个chunks，然后解析每个chunks，将chunk中所关注的实体(entity)和关系(relation)解析出来，以此构建知识图谱。

那问题来了，GraphRAG是如何抽取文本中的实体及其间的关系，是像以前NLP任务那样，通过标注文本词性的方式，来训练一个LSTM/GRU网络来实现吗？

其实，GraphRAG的知识图谱构建思想是简单和朴素的，它借助大模型的few shot能力，来提取输入文档中的实体关系，从而建立起知识图谱。GraphRAG的默认实现，是借助OpenAI的ChatGPT，基于默认的prompt模板，来提取关系实体，

考虑到不同文本所属领域不同，使用的语言也不同，所以对于不同的输入文本，需要对prompt模板进行微调(tune)。

GraphRAG的prompt模板有三种类型

  • Entity/Relation提取

指示LLM如何提取实体关系的prompt，该prompt源码路径：

http://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/graphrag/index/graph/extractors/graph/prompts.py

  • 总结Entity/Relation描述

指示LLM如何对每个Entity/Relation的功能进行总结，该prompt源码路径：

http://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/graphrag/index/graph/extractors/summarize/prompts.py

  • Claim提取

指示LLM如何提取每个Entity的Claim，这个Claim可以理解为Entity或Relation的属性，该prompt源码路径：

http://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/graphrag/index/graph/extractors/claims/prompts.py

下面以提取Entity/Relation为例，讲解如何微调prompt。先看下提取Entity/Relation默认prompt内容：

Prompt包含Goal、Steps、Examples等几个部分，告诉LLM本次任务的目标是什么，如何达成这个目标，并举了几个例子，这些就是GraphRAG实现对特定文本进行实体抽取的秘密所在。

而微调prompt以适应当前任务的方法，就是修改Examples部分，将本次任务领域的实体关系，举些例子写进并替换Examples部分的例子，使得LLM能够识别并提取本次任务关注的实体关系类型。

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

  • 内容：

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    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
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阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

  • 内容：

    • L2.1 API接口
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  • 内容：

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  • 内容：

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### GraphRAG 知识图谱的实现方法与应用 #### 1. GraphRAG 的核心功能 GraphRAG 是一种结合知识图谱和大模型的技术框架，它通过构建详细的文档和实体关系图谱来提升大型语言模型的能力。这种技术不仅增强了模型的理解力，还提高了其推理能力和回答准确性[^2]。 #### 2. 构建过程概述 GraphRAG 的实现依赖于以下几个关键环节： - **数据收集与预处理**：从各种来源获取结构化和非结构化的数据，并对其进行清洗和标准化。 - **实体识别与链接**：利用自然语言处理技术和机器学习算法提取文本中的实体并将其链接至已有的知识库。 - **关系抽取**：分析实体之间的语义关系，形成节点间的关系边。 - **图谱生成**：将上述信息整合成一个完整的知识图谱，支持后续查询和推理操作。 #### 3. 技术细节 为了更好地适应不同场景的需求，GraphRAG 可采用多种方式构建知识图谱。例如，对于通用知识图谱而言，通常会涉及更广泛的数据源以及更加复杂的模式设计；而对于领域专用的知识图谱，则可能侧重于某一行业的专业知识和技术标准[^1]。 此外，在实际开发过程中还需要考虑如何平衡自动化程度与人工干预比例——完全依靠规则驱动的方法虽然精确度高但扩展性差，单纯依赖统计学手段又可能存在噪声干扰等问题。因此，混合型策略往往成为优选方案之一。 #### 4. 应用实例 借助于所建立起来的强大背景支撑体系，GraphRAG 能够应用于多个方面，包括但不限于智能问答系统、个性化推荐引擎等领域。具体来说，当面对复杂问题时，该平台可以通过检索关联性强的相关条目快速定位答案所在位置，从而有效缩短响应时间并提高用户体验满意度。 ```python # 示例代码展示简单的实体关系存储逻辑 class KnowledgeGraph: def __init__(self): self.entities = {} def add_entity(self, entity_name, attributes=None): if not attributes: attributes = {} self.entities[entity_name] = {"attributes": attributes, "relations": []} def add_relation(self, source, target, relation_type): if source in self.entities and target in self.entities: self.entities[source]["relations"].append((target, relation_type)) ```
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