GraphRAG：基于知识图谱的LLM增强检索系统详解

原创已于 2025-07-25 13:53:34 修改 · 1.2k 阅读

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#知识图谱 #人工智能 #GraphRAG #基于知识图谱 #LLM增强检索系统详解

于 2025-06-09 23:29:18 首次发布

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摘要

本文深入探讨了GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）系统，这是一个由微软研究院开发的开源项目，旨在通过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。文章将从系统架构、核心原理、实现方法、应用场景等多个维度进行详细解析，并提供完整的实践指南。

1. GraphRAG概述

1.1 什么是GraphRAG

GraphRAG是一个创新的数据管道和转换套件，它利用LLM的强大能力从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。该系统通过构建知识图谱来增强LLM对私有数据的理解和推理能力。

1.2 核心优势

结构化数据提取：将非结构化文本转换为结构化知识图谱
增强推理能力：通过知识图谱提供更丰富的上下文信息
私有数据处理：支持对私有数据的深度理解和分析
可扩展性：支持大规模数据处理和知识图谱构建

1.3 应用场景

2. 系统架构设计

2.1 整体架构

2.2 核心组件

数据预处理模块
- 文本清洗
- 实体识别
- 关系提取
知识图谱构建模块
- 节点生成
- 边关系建立
- 属性提取
检索增强模块
- 图结构检索
- 向量相似度检索
- 混合检索策略

3. 核心功能实现

3.1 基础环境配置

# 安装GraphRAG
pip install graphrag

# 初始化配置
from graphrag import GraphRAG

# 创建GraphRAG实例
graphrag = GraphRAG(
    root_path="./data",  # 数据根目录
    config_path="./config.yaml"  # 配置文件路径
)

# 初始化系统
graphrag.init()

3.2 数据处理流程

# 数据预处理示例
def preprocess_text(text):
    """
    文本预处理函数
    
    Args:
        text (str): 输入文本
        
    Returns:
        dict: 处理后的结构化数据
    """
    # 文本清洗
    cleaned_text = clean_text(text)
    
    # 实体识别
    entities = extract_entities(cleaned_text)
    
    # 关系提取
    relations = extract_relations(cleaned_text, entities)
    
    return {
        "text": cleaned_text,
        "entities": entities,
        "relations": relations
    }

3.3 知识图谱构建

# 知识图谱构建示例
def build_knowledge_graph(data):
    """
    构建知识图谱
    
    Args:
        data (dict): 预处理后的数据
        
    Returns:
        Graph: 知识图谱对象
    """
    # 创建图实例
    graph = Graph()
    
    # 添加节点
    for entity in data["entities"]:
        graph.add_node(
            id=entity["id"],
            type=entity["type"],
            properties=entity["properties"]
        )
    
    # 添加边
    for relation in data["relations"]:
        graph.add_edge(
            source=relation["source"],
            target=relation["target"],
            type=relation["type"],
            properties=relation["properties"]
        )
    
    return graph