GraphRAG：基于知识图谱的LLM增强解决方案

最新推荐文章于 2025-06-15 22:30:28 发布
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分类专栏： AI+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
版权

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
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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 3679
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。
06-10 670
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。
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 2914
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。
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
08-19 651
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RAG，好用，贼贵！
m0_59235245的博客
01-21 928
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 1521
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！
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 4942
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：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。
03-25 435
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！
GraphRAG：使用知识图谱进行AI Agent编排和工业化路径
m0_59235699的博客
08-22 917
GraphRAG演进了检索增强生成。它解决了传统RAG系统的关键局限性。标准的RAG依赖矢量相似性搜索。GraphRAG更进一步。它构建整个数据集的丰富结构化表示形式，作为知识图。在GraphRAG的核心是其LLM生成的知识图。创作过程非常迷人：1.首先，实体和关系提取。一个大型语言模型处理整个数据集。它提取实体和关系，由自定义提示指导。这些形成了图结构的构建块。2.接下来是图谱构建。实体变成节点。关系形成边缘。像NetworkX这样的图数据库可能创建这种基础结构。3.然后，社区检测算法开始工作。
大模型工作流Dify面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
06-12 846
设计一个基于 Dify 的智能摘要与重点提取 Agent，需结合Prompt 工程、模型能力配置和工作流优化，确保对长文本的高效解析和关键信息提炼。1. 明确任务需求与输入输出输入：长文本内容（如文章、报告、会议记录）或文本 URL输出摘要：简洁概括原文核心内容，控制在原文长度的 10%-20%重点列表：分点列出关键数据、结论、行动项等可选：关键词提取、情感倾向分析示例场景输入：一篇 5000 字的行业报告。
Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat
xiatiaohcx的专栏
06-10 904
Spring AI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。
OmniMeetProTrack 全维会议链智能追录系统——山东大学软件学院创新实训项目博客（六）
jinrissq的博客
06-15 812
完整的项目博客介绍
相关类可视化图像总结
2201_75563414的博客
06-15 618
本文介绍了6种常见的数据相关性可视化方法：1）散点图用于分析两变量相关性；2）气泡图通过气泡大小展示三维数据；3）相关图用热力图形式呈现变量相关系数矩阵；4）热力图直观显示二维数据分布；5）二维密度图展示大数据量分布密度；6）平行坐标图可视化多维数据模式。每种方法均配有Python实现代码及应用场景说明，适用于不同维度和规模的数据相关性分析，帮助快速识别变量间关系模式。
循环神经网络及其变体
2404_82622750的博客
06-15 238
【代码】循环神经网络及其变体。
一分钟介绍Kubernetes
jackson_lingua的博客
06-15 618
Kubernetes是由Google开发的开源容器编排平台，用于自动化管理容器化应用的部署、扩展和运维。其核心特点包括集群管理、自我修复、弹性伸缩、声明式配置和服务发现等。Kubernetes采用主从架构，核心组件包含etcd存储、Kubelet和Kube-proxy。与Docker不同，Kubernetes专注于容器集群管理和编排。通过YAML文件定义应用状态，可实现快速部署。作为云原生应用的事实标准，Kubernetes由CNCF管理，已成为现代化分布式系统的重要基础设施。
为什么在自动微分操作中要设置梯度清零
weixin_67868534的博客
06-13 449
为什么要设置梯度清零？获取x点的梯度值: x.grad,会使梯度值不断累加，导致梯度爆炸，所以需要设置清零操作
二维张量dim=1
GHL_17768588743的博客
06-11 1205
在PyTorch中处理二维张量（矩阵）时，‌dim=1‌，也就是逐行处理每一行的所有列元素。
扣子开发汽车行业智能客服示例
brucexia的专栏
06-11 1744
在本节中，我们想要创建一个AI客服，用于介绍汽车领域的行业知识，因此需要利用知识库的能力。首先，梳理汽车行业知识，形成FAQ（常见问题解答）。然后，将其上传到知识库中。最后，将知识库配置到AI Agent智能体中，使其能够调用知识库的内容作为回复。完成以上步骤之后，当用户咨询Agent有关汽车领域知识的问题时，Agent将根据FAQ的内容进行回答。传统的机器人客服只能生硬地套用FAQ，缺乏灵活性。
SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——6基于MongDB持久化对话
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欢迎来到空说的博客
06-15 387
持久化对话实现方案 本文介绍了如何将聊天消息从内存存储转移到持久化存储的方案。主要内容包括： MongoDB选择：分析了文档型数据库MongoDB在存储半结构化聊天数据时的优势，特别适合多样化的消息格式。 技术实现： 通过Spring Boot整合MongoDB 设计ChatMessages实体类映射数据库文档 开发MessageSerializer序列化器处理消息转换 实现MongoChatMemory持久化类完成存储逻辑 核心功能：实现了消息的序列化/反序列化，支持多态消息类型处理，确保
dify 知识图谱
03-31
### Dify 知识图谱的应用与开源项目 #### Dify 的知识图谱功能概述 Dify 平台提供了一种智能化的知识管理方式，能够将来自不同数据源的信息转化为结构化的知识图谱[^2]。这种能力使得企业可以更高效地管理和利用其内部积累的数据资源。例如，在智能制造领域中，Dify 可以通过解析设备手册 PDF 文件、SCADA 实时数据以及维修工单记录等内容，构建起一个全面的故障解决方案库。 #### 数据集成与处理流程 为了实现上述目标，Dify 设计了一个完整的架构用于连接各种类型的数据源并将其转换成可供查询的形式。具体来说，这些原始资料会被导入至名为 “Dify 知识库” 的组件当中，并进一步加工成为易于理解的关系网络形式 —— 即所谓的 **结构化知识图谱** 。此过程不仅限于简单的文本提取操作；更重要的是还需要考虑如何保持上下文关联性以便后续分析使用。 #### 开发者友好型工具链支持 除了核心业务逻辑外，围绕着该主题还存在许多辅助性质的功能模块帮助开发者更好地定制属于自己的应用程序实例。比如官方文档里提到过的另一个子项目叫做 `dify-on-wechat` ，它允许用户把整个系统无缝嵌入到微信平台上从而扩大受众范围 [^4] 。 对于希望深入探索这一领域的技术人员而言，则有更多高级选项值得尝试。像微软推出的 GraphRAG 就是一个很好的例子，该项目专注于研究检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 技术的发展趋势及其实际应用场景 [^1] 。而 LLM4Decompile 则展示了大型语言模型在软件工程方面可能发挥的作用——特别是针对复杂程序的理解和重构任务 [^3] 。 以下是基于 Python 编写的一个简单示例脚本片段展示如何调用 RESTful API 接口获取特定实体的相关属性列表： ```python import requests def fetch_entity_properties(entity_id): url = f"https://api.dify.example/v1/entities/{entity_id}/properties" headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"Error fetching properties: {response.text}") # Example usage try: entity_data = fetch_entity_properties(12345) print(entity_data) except Exception as e: print(e) ``` 以上代码假设读者已经注册获得了有效的 OAuth2 访问令牌，并替换掉占位符部分的实际值之后即可正常工作。 ---
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