用LightRAG打造智能问答系统：知识图谱与RAG的融合应用实践

当知识图谱与RAG技术相遇，会碰撞出怎样的火花？在AI迅猛发展的当下，检索增强生成（RAG：Retrieval-Augmented Generation）技术正成为解决大模型幻觉问题的有效方案。然而，传统RAG系统仍普遍存在检索不够精准、上下文理解能力有限等痛点。知识图谱的引入，为这些瓶颈提供了全新的突破思路。而LightRAG，正是这样一个将知识图谱与RAG轻量融合的创新框架。

本文将以LightRAG为例，带你轻松入门，探索如何借助知识图谱的力量，提升RAG系统的准确性与整体性能。

一、LightRAG核心架构解析

LightRAG的创新之处在于其三重检索机制：

1. 向量检索：基于嵌入的相似性搜索

2. 关键词检索：传统的文本匹配方法

3. 图检索：通过知识图谱进行语义关系查询

这种混合检索方式确保了检索结果的全面性和准确性，大幅提升了后续生成内容的质量。

二、环境安装与配置

# 安装LightRAG核心库
pip install lightrag

# 安装依赖库
pip install transformers sentence-transformers torch

配置基础环境：

import lightrag

# 初始化LightRAG
rag = lightrag.LightRAG(
    model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
    device="cpu"  # 使用"cuda"加速GPU
)

三、快速构建你的第一个知识图谱RAG系统

3.1 准备与加载数据

from lightrag.datase