GraphRAG实战：构建基于知识图谱的智能检索系统

已于 2025-06-18 21:58:15 修改
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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
于 2025-06-10 00:11:27 首次发布
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AI测试入门：什么是 Graph RAG（基于知识图谱的检索增强生成）？
blues_C的博客
10-10 909
传统的RAG方法主要依赖于从大量文档中抽取文本片段来辅助LLM生成答案或内容。但这种方法存在一定的局限性，如缺乏足够的上下文信息、事实准确性和语言精确性等。为了解决这些问题，Graph RAG作为一种新兴的方法应运而生。Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是在传统的RAG基础上发展起来的，它通过引入图数据库技术，更加丰富和结构化的上下文信息，增强了LLM的理解深度和准确性。
GraphRAG：知识图谱+大模型案例实战（二）
强化学习曾小健
11-14 739
通过要求LLM提供一个简短的总结，将实体及关系列表总结成一个单一描述。
GraphRAG配置系统详解：构建高效AI知识图谱的完整指南
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。
06-10 957
本文深入探讨了GraphRAG（Graph-based Retrieval Augmented Generation）的配置系统，这是一个强大的AI知识图谱构建工具。我们将从基础配置到高级特性，全面解析如何通过YAML/JSON配置文件来定制化GraphRAG的行为。通过本文，您将掌握如何构建高效、可扩展的知识图谱系统，为您的AI应用提供强大的知识支持。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;配置文件YAML/JSON解析器配置管理器语言模型配置。
GraphRAG在企业知识服务中的应用落地
银行信息系统架构详解
04-30 1013
（检索融合知识图谱增强、链式推理知识关系图谱增强、线索追溯知识图谱推理验证 ），结合向量检索、链式关系、推理溯源等，利用图谱知识增强大模型答案生成，最终输出答案，同时大模型输出可反馈至知识图谱。它可在不同知识加工场景下，精准抽取实体、关系等知识要素，还能通过后台的持续学习迭代，不断提升知识加工的质量与效率，为用户提供更优质的知识服务。大模型可以利用语义理解和生成等能力抽取知识，提高知识抽取的准确性和覆盖度，也可以抽取出隐含的、复杂的、多模态的知识，降低图谱构建成本。
GraphRAG揭秘：基于Neo4j的知识图谱检索增强技术
2401_84495872的博客
03-18 834
对一个查询问题分别进行了测试, 与没有RAG，仅利用LLM生成回复的情况进行对比，在有GraphRAG 的情况下，LLM模型回答的信息量更大、准确会更高。
GraphRAG源码解读：基于知识图谱构建的检索增强生成系统
2401_85377976的博客
09-14 1576
讨论代码前, 我们先简单了解下 GraphRAG 项目的目标与定位. 在论文中, 作者很明确地提出了一个常规 RAG 无法处理的应用场景：也就是类似该数据集的主题是什么这种 high level 的总结性问题。作者认为, 这种应用场景本质上是一种聚焦于查询的总结性（QueryFocused Summarization, QFS）任务, 单纯只做数据检索是无法解决的.。相应地， 其解决思路也在论文中清楚地描述出来了：
【GraphRAG】构建知识图谱：从技术到实战的完整指南
2301_81888214的博客
10-08 1万+
本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。
LightRAG实战：轻松构建知识图谱，破解传统RAG多跳推理难题
c18213590220的博客
04-06 2699
当前的检索增强生成（RAG）技术在实际应用中面临若干挑战。传统的RAG采用基于向量的扁平化数据表示，难以有效建模实体之间的复杂语义关系，导致在处理复杂领域知识时检索精度不足。
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 2935
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构建知识图谱：从技术到实战的完整指南
2401_82469710的博客
11-11 1530
本文深入探讨了知识图谱的构建全流程，涵盖了基础理论、数据获取与预处理、知识表示方法、知识图谱构建技术等关键环节。
GraphRAG：知识图谱+大模型 LangChain实现
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KQe397773106的博客
04-22 2万+
需要注意的是，生成的图谱质量很大程度上取决于您使用的模型。在 RAG 应用中，结合结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，可以让我们同时享受两者的优势，这也是本文将要探讨的内容。的引入，生成知识图谱的过程现在应该更加顺畅和易于访问，这使得任何想要通过知识图谱提供的深度和上下文来增强其基于 RAG 的应用的人更容易上手。接下来，我们将引入一个提示，它利用混合检索器提供的上下文来生成响应，从而完成 RAG 链的实现。正如我们一开始提到的，我们将结合非结构化和图检索器来创建最终的上下文，这将传递给 LLM。
GraphRAG原理深入剖析-知识图谱构建
llm_way的博客
12-01 1527
GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型，它的核心优势在于它能够将非结构化的文本数据转换为结构化的知识图谱，从而更高效地表示实体、关系及关键声明。通过知识图谱，GraphRAG能够提供更丰富的上下文信息，使LLM在回答复杂查询时能够更全面地理解问题，并生成更准确、更完整的答案。
什么是车检器
qq_15821487的博客
06-23 372
通常指代所有用于检测车辆存在、位置、速度、流量等交通信息的设备。在高速公路或城市道路上，各种基于不同技术原理的车辆检测设备（如环形线圈、微波雷达、视频检测器等）都可以被称为“车检器”，因为它们的核心功能都是采集交通数据并服务于交通管理。”，其分类依据技术原理（如电磁感应、雷达、视频等），而非安装位置或具体形态。因此，无论设备部署在高速公路还是城市道路，只要其功能符合“车辆检测”，均可称为车检器。根据知识库中的描述（如[1][2][8]），车检器的标准定义是“
正面吊箱号识别系统：未来港口智能化发展的核心驱动力
FuWeiZhiNeng的博客
06-23 313
港口智能化转型加速，高清集装箱号码识别系统成为核心驱动力。该系统采用AI+OCR技术，在复杂环境下实现99%识别率，20毫秒快速响应，并支持ISO代码自动校验。通过对接TOS系统，实现从单点识别到全流程协同管理，赋能自动化作业、精细化管理及一体化安防。随着5G和物联网发展，该系统将结合数字孪生等技术，推动港口从机械化向智能化跨越，成为全球物流升级的关键引擎。
Few-Shot革命：PhotoDoodle艺术图像编辑实战——零样本门槛玩转3D/流体/手绘特效
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ttsta的博客
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PhotoDoodle 通过 LoRA 轻量化模块技术，实现一键生成多样化前沿艺术效果：包括 3D 立体注入、流体色块生成、手绘线稿提取、材质纹理转换（金属/水等）、艺术风格化渲染（油画/漫画等）及光影氛围重塑（赛博朋克/梦幻感）。它能够仅从少量（甚至是个位数）精心配对的示例图像（即一张原始图片和对应的经过特定艺术处理后的图片）中，高效地“学习”到这种艺术编辑转换的本质规律。它并非一个传统的通用图像处理工具，而是旨在解决一个关键挑战：如何利用极少的“教学”示例，让AI学会并应用复杂的艺术编辑效果。
基于图像处理的香蕉分拣系统（Matlab）
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1.成熟度判断 根据黄色像素的比例判断香蕉的成熟度： 如果黄色占比大于一定阈值（如 25%），则判断为“成熟”。 否则，进一步判断绿色像素比例： 如果绿色占比大于一定阈值（如 3%），则判断为“未熟”。 否则，判断为“过熟或腐烂”。 2.等级分类 根据成熟度和黄色像素的数量对香蕉进行等级分类： 成熟且黄色像素数量大于一定阈值的为“优等果”。 成熟但黄色像素数量小于该阈值的为“次等果” 未熟或过熟的为“不列级果”
AI与SEO关键词协同进化
open88898的博客
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探索AI技术如何驱动SEO关键词策略的智能化进化，优化内容精准匹配用户意图，提升搜索引擎排名与用户体验。
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06-22 537
符合模型按时间步迭代计算的逻辑。便于利用GPU进行并行计算。与学术文献中的数学表示一致。简化了序列长度的处理和掩码操作。不过，现代框架通常都提供了灵活的选项，允许用户通过参数（如）来选择适合自己的格式，以满足不同的使用场景和个人偏好。
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