低代码 RAG 只是信息搬运工，Graph RAG 让 AI 具备垂直深度推理能力！

AI大模型学习原理

于 2025-05-14 19:40:53 发布

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文章标签：人工智能大模型 ai AI大模型 RAG 大模型学习大模型入门

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在现实世界中，数据往往不是零散的文字，而是以图结构的形式交织在一起——实体（如人、物、事件）是节点，语义关系（如“购买”、“发现”、“属于”）是连接它们的边。这种结构化的数据在电商、社交网络等场景中无处不在，也为人工智能注入了新的灵感。

传统RAG通过从外部数据库检索知识并注入大模型，已显著提升了生成内容的质量，但它有个致命短板：擅长处理独立的文本片段，却无法理解这些片段之间的深层联系。比如，当你问一个需要跨文本推理的问题时，传统RAG可能会“迷路”，答案零散而不完整。今天，我们将一起揭开Graph RAG的奥秘，看它如何突破传统RAG的局限，让你轻松上手！

一、从传统RAG到Graph RAG

RAG技术通过从外部检索知识并注入大模型，已经显著提升了生成内容的准确性和实用性。然而，当面对复杂查询或需要关联多段信息时，传统RAG的短板就暴露出来了。简单来说，它更擅长处理独立的文本片段，却很难理解这些片段之间的深层联系。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

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为了解决这些问题，Graph RAG应运而生。它通过将零散的文本转化为结构化的知识图谱，让大模型能够更高效地推理和生成答案。接下来，我们先从传统RAG的局限性说起，再逐步揭开Graph RAG的运作机制。

二、传统RAG的局限性

尽管传统RAG已经很强大，但它在处理复杂场景时有三个明显的瓶颈：

1. 大模型更喜欢“结构化”的输入

大语言模型在处理结构化数据时往往表现得更出色，因为结构化数据能清楚地展示事物之间的关系。

我们来看一个例子：

非结构化句子：“微信是腾讯旗下面向大众的即时通讯工具。”
结构化三元组：
1. (微信, 类型, 即时通讯工具)
2. (微信, 目标用户, 大众)
3. (微信, 母公司, 腾讯)

在非结构化句子中，模型需要自己分析“微信”和“腾讯”“大众”之间的关系。如果文本再长一些，这种推断的难度会成倍增加，甚至可能出错。而结构化三元组直接把关系讲得明明白白，模型几乎不用费力就能理解。

传统RAG依赖向量数据库检索非结构化的文本块，这些文本块虽然包含信息，却没有标注实体之间的关系。模型拿到这些“散装”信息后，很难高效地建立联系。而Graph RAG通过知识图谱，把信息整理得井井有条，让模型用起来更顺手。

2. 跨文本块的联系容易断裂

现实中，很多问题的答案并不是集中在一块文本里，而是分散在多个相关但独立的片段中。

比如：

文本块1：“居里夫人发现镭元素并获得诺贝尔奖。”
文本块2：“居里夫人对镭元素的发现极大推动了癌症治疗。”

传统RAG会分别检索这两个文本块，但它没法自动告诉你这两段话其实是有关联的。更麻烦的是，如果某个关键片段因为跟查询的相似度不够高而没被检索到，答案就直接缺了一角。即使所有片段都找回来了，模型还得自己费劲去拼凑这些信息的逻辑关系。

3. 多跳推理和因果关系的难题

有些问题需要跨越多段文本才能回答完整。比如，想总结某个人物X的全部成就，传统RAG可能会因为只抓取了“前k个”相关文本片段而漏掉一部分信息。更糟的是，它检索的每个片段都是孤立的，模型得自己猜这些片段怎么连起来，效率低不说，还容易出错。

什么是"多跳推理"？“跳”（Hop）指的是在图结构中从一个节点到另一个节点的遍历步骤。例如：

第一跳：查询"居里夫人" → 找到"镭元素"
第二跳：从"镭元素" → 找到"癌症治疗"

“多跳推理” 意味着模型需要跨越多个节点（即多次"跳转"）才能得到最终答案，而不是仅依赖单次检索。

三、Graph RAG：结构化检索的“救星”

Graph RAG的出现，像是给传统RAG装上了“结构化大脑”。它通过知识图谱和图遍历的方式，把零散的信息串联起来，让大模型能更聪明地工作。它的核心优势有以下几点：

1. 把文本变成知识图谱

Graph RAG的第一步，就是从非结构化文本中提取信息，构建一个知识图谱。以某人物X的传记为例，假设传记里分散记录了X的各种成就：

第一章：成就1
第二章：成就2
……
第十章：成就10

Graph RAG会把这些信息整理成一个图谱，结构可能是这样的：

X → <达成> → 成就1
X → <达成> → 成就2
……
X → <达成> → 成就10

有了这个图谱，实体和关系一目了然，检索和推理的基础就打好了。

2. 用图遍历找答案

在检索阶段，Graph RAG不再依赖向量相似度，而是通过图谱遍历来获取完整信息。比如要总结X的成就，它会直接从X这个节点出发，沿着“达成”这条边，把所有相关成就都找出来。这种方式不仅确保信息不遗漏，还天然保持了信息的连贯性。

再比如前面提到的居里夫人案例，Graph RAG会生成这样的图谱：

[居里夫人] → (发现) → [镭元素]
[镭元素] → (应用) → [癌症治疗]
[居里夫人] → (获奖) → [诺贝尔奖]

如果问题是“居里夫人对癌症治疗的贡献”，Graph RAG能顺着图谱的路径快速找到答案，比传统RAG的“盲找”高效多了。

3. 让大模型推理更轻松

Graph RAG把结构化的图谱信息喂给大模型，相当于把一堆散乱的拼图拼好后再交给它。这样，模型在处理多跳推理或因果关系时就轻松得多，结果自然更准确、更连贯。

四、Graph RAG的应用场景

Graph RAG的潜力远不止理论探讨，它在实际场景中已经展现出强大的价值，实际使用过程中，如果我们直接上传的文档不太好，那么就启用Graph RAG，这个检索结果就准确多了：

电商推荐：通过构建用户和商品的交互图谱，系统能更精准地推荐用户可能感兴趣的商品。
社交网络：用图谱分析用户间的关注、评论等关系，可以更高效地检测虚假账号，提升平台安全。
知识问答：面对复杂问题，Graph RAG能整合分散的信息，给出更全面的回答。

五、总结

Graph RAG通过知识图谱和结构化检索，完美弥补了传统RAG在处理复杂查询和关联数据时的不足。它不仅让大模型的推理更高效，还为智能检索开辟了新的可能性。无论是电商推荐、社交网络分析，还是知识问答，Graph RAG都展现出了巨大的潜力。希望这篇文章能让你对Graph RAG有更清晰的认识。