【技术解密】从“人工智障“到真正智能：GraphRAG如何重塑问答系统的未来

目录

1. 传统问答系统的困境
2. 知识图谱：为问答系统注入知识
3. RAG：让 LLM 拥有外部知识
4. GraphRAG：知识图谱与 RAG 的完美结合
5. GraphRAG 的应用场景
6. 构建 GraphRAG 问答系统的关键技术
7. 未来展望
8. 结语

在人工智能的浪潮中，问答系统一直是备受关注的领域。从 Siri 到 Alexa，我们已经习惯了向机器提问并获得答案。然而，传统的问答系统常常面临着信息准确性、推理能力和可解释性等方面的挑战，导致用户体验不佳，甚至出现“人工智障”的尴尬局面。

近年来，随着知识图谱和大型语言模型（LLM）的发展，问答系统迎来了新的突破。GraphRAG作为一种新兴的技术，将知识