GraphRAG：基于知识图谱的LLM增强解决方案

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
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分类专栏： AI应用开发框架+RAG+知识图谱 文章标签： 知识图谱 人工智能 GraphRAG
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/148502693

摘要
本文详细介绍微软开源的GraphRAG项目，这是一个基于知识图谱的检索增强生成（RAG）解决方案。通过将非结构化文本转换为结构化的知识图谱，GraphRAG能够显著提升大语言模型对私有数据的理解和推理能力。文章将从项目背景、架构设计、核心功能、实践应用等多个维度进行深入讲解，并配有丰富的代码示例和可视化图表，帮助开发者快速掌握这一前沿技术。

目录

  1. 项目概述
  2. 系统架构
  3. 核心功能
  4. 实践指南
  5. 最佳实践
  6. 常见问题
  7. 总结与展望
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微软开源项目GraphRAG——基于知识图谱的RAG简介
洛阳泰山的博客
07-11 4180
在大型语言模型（LLM）的前沿研究中，一个核心挑战与机遇并存的领域是扩展它们的能力，以解决超出其训练数据范畴的问题。这不仅要求模型在面对全新数据时仍能保持卓越表现，还意味着开辟了全新的数据分析可能性，如在各种数据集中识别主题和语义概念，同时保留上下文和实体关系。在此背景下，微软研究院自豪地推出了GraphRAG——一项旨在显著提升LLM能力的重大突破。传统的检索增强生成（RAG）方法通过基于用户查询搜索信息，并将结果作为AI生成答案的参考，已成为大多数LLM工具不可或缺的一部分。
GraphRAG：基于实体的本地搜索方法:知识图谱与非结构化数据的融合
engchina的专栏
07-27 950
GraphRAG：基于实体的本地搜索方法:知识图谱与非结构化数据的融合
GraphRAG：基于知识图谱的LLM增强系统
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
06-11 630
本文深入探讨了GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）项目，这是一个由微软研究院开发的数据处理和转换套件。我们将从基础概念到高级应用，全面解析如何利用知识图谱结构来增强大型语言模型（LLM）对私有数据的理解和推理能力。通过本文，您将掌握如何利用GraphRAG来构建更智能的AI应用。mindmap功能特点知识图谱数据转换LLM增强应用场景私有数据结构化提取智能推理技术优势高效处理可扩展性灵活性强大的数据处理能力。
医学GraphRAG：通过知识图谱检索增强实现医疗行业AI Agent应用
ai2nv的博客
08-19 803
近年来，伴随着人工智能的迅速发展，AI大模型凭借其卓越的数据处理能力和深度学习能力，正在成为医疗健康领域变革的关键动力，将大模型应用与具体的医疗场景，已经成为推动医疗行业智慧化升级的重要课题。然而，这些大模型在应用于像医学这样需要专业知识的领域时，仍然面临局限性，主要有。“LLM大语言模型技术 + GraphRAG知识图谱增强技术”，可以完美的解决这些挑战。：擅长于理解和生成自然语言；分析海量知识，无论是通用知识或是专业领域知识；以及长上下文理解。
GraphRAG：基于知识图谱的检索增强技术深度解析
2401_84495872的博客
12-02 3188
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种技术，它通过结合搜索技术和大型语言模型（LLM）的提示功能来增强模型的输出能力。RAG的核心在于使用搜索算法从数据源中检索相关信息，并将其作为背景上下文与用户的问题一起提供给大型语言模型，以生成更准确、更丰富的回答。这种方法特别适用于需要不断更新知识的领域或特定场景，因为它允许模型直接访问最新信息，而无需重新训练。RAG技术的优势在于它能够提高大型语言模型输出的相关性、准确性和实用性。
GraphRAG：基于知识图谱的RAG，好用，贼贵！
m0_59235245的博客
01-21 1081
官网：https://microsoft.github.io/graphrag微软开源的一项结合了知识图谱的检索增强生成技术。简单来说，它可以显著提升AI知识库的性能，让AI能根据你提供的文档，更准确地回答你提出的复杂问题。
GraphRAG：整合知识图谱的检索增强生成
新缸中之脑
07-16 1711
在数据泛滥的世界里，高效地提取有意义的见解至关重要，但是，虽然大型语言模型 (LLM) 彻底改变了我们与信息的交互方式，但它们往往难以将大型数据集中的点连接起来或掌握数据中的复杂关系……这就是检索增强生成 (RAG) 介入的地方，它增强了 LLM 访问和利用外部知识的能力！GraphRAG 是微软研究院开发的一种新颖方法，它将 RAG 更进一步：它超越了简单的语义搜索，利用知识图谱的力量使 LLM 能够更深入地理解复杂的数据关系。所以……让我们一起探索 GraphRAG！
GraphRAG：使用LLM生成知识图谱，提升企业级问答系统
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-25 585
GraphRAG通过结合LLM和知识图谱技术，为企业提供了一种强大的工具，用于从非结构化数据中提取结构化知识，并增强问答和推理能力。它不仅提升了大模型的可解释性，还增强了其在特定领域的应用能力。希望本文的介绍能帮助你更好地理解GraphRAG及其应用。如果你对这一领域感兴趣，欢迎在评论区留言交流！
医学GraphRAG：通过知识图谱检索增强实现安全医疗大语言模型 - 牛津大学最新论文
强化学习曾小健
08-10 5411
我们引入了一种新型基于图的检索增强生成（RAG）框架，专门为医疗领域设计，称为MedGraphRAG，旨在增强大型语言模型（LLM）的能力并生成基于证据的结果，从而在处理私密医疗数据时提高安全性和可靠性。我们的综合流程首先采用混合静态语义方法进行文档分块，显著提高了上下文捕获能力，相较于传统方法。提取的实体被用于创建一个三层次的层次图结构，将实体与来自医学论文和字典的基础医学知识联系起来。这些实体随后相互连接形成元图，并根据语义相似性进行合并，以开发一个综合的全局图结构。该结构支持精确的。
GraphRAG：知识图谱+RAG技术
2401_84208172的博客
06-13 2210
GraphRAG：结合知识图谱的检索增强生成技术 针对传统RAG在关系推理、数值处理和全局理解上的不足，GraphRAG引入知识图谱技术，通过构建结构化知识关系网络提升检索能力。微软2024年开源方案显示，GraphRAG利用LLM将非结构化数据转化为知识图谱，支持图查询和深度推理，在库存预测等场景中结合上下文逻辑关系，显著改善回答准确性。相比传统RAG的片段式检索，GraphRAG能捕捉隐性关联，避免冗余信息，并增强对复杂查询（如QFS任务）的处理能力。核心技术包括：知识图谱构建、图检索机制和LLM协同推
Agentic GraphRAG：融合知识图谱与智能体的合同解析方案
m0_59235245的博客
05-26 949
在每一个企业中，法律合同都是定义各方之间关系、义务和责任的基础性文件。无论是合伙协议、保密协议（NDA）还是供应商合同，这些文件通常包含关键信息，这些信息驱动决策、风险管理以及合规性。然而，理解和从这些合同中提取见解可能复杂且耗时。
GraphRAG：利用知识图谱实现大模型检索增强技术
资源摘要信息:"Graph RAG是基于知识图谱的检索增强技术，它利用大模型检索增强策略，以提高检索的相关性和准确性。该技术将知识图谱视为超大规模的词汇表，实体和关系作为单词，用图模型的知识表达，将实体和关系...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 985
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 840
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1101
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
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最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 470
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 324
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
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DL00596：基于Transformer的SDN环境流量异常检测
2504_94303570的博客
12-01 353
经过实测，在万兆链路上用64长度窗口，处理延迟能压在15ms以内，基本不影响正常业务。流量异常检测在SDN（软件定义网络）里是个刺激的活儿。传统方法面对动态变化的网络拓扑就像拿渔网抓蚊子，Transformer这种能捕捉长距离依赖的模型倒是很对路子。咱们今天不整虚的，直接上代码看看怎么用PyTorch搞个能跑起来的检测器。我的土办法是每6小时重新做一次归一化参数校准，同时维护一个动态阈值：取最近1小时误差的95分位数作为报警线。这里有个坑：不同维度的特征数值差异太大，持续时间可能几百秒，包数直接上万。
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