GraphRAG原理深入剖析-知识图谱构建

最新推荐文章于 2025-06-01 09:05:15 发布
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之前的一篇文章GraphRag-知识图谱结合LLM 的检索增强简单介绍一下GraphRAG及一些基本原理，今天我们再深入分析一下GraphRAG原理。

图片

这幅图是知识图谱生成的完整过程，从这幅图中，我们可以更加细化的分析GraphRAG原理，GraphRAG主要包括以下几部分：

1、非结构化文本数据的切分

2、文本实体、关系抽取，生成图谱

3、图谱增强

4、社区总结

5、文档处理

6、知识图谱的可视化

接下来，我们就挨个进行详细分析。

非结构化文本数据的切分

图片

文本数据的切分和传统RAG切块是类似的，这里的切块依然需要考虑chunk大小

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GraphRAG：知识图谱+RAG技术
2401_84208172的博客
10-15 1万+
由于RAG的一些缺陷，最近工作中用到了GraphRAG，可以简单理解为知识图谱+RAG工作，在进行QFS与深度推理上表现良好。老板希望，在类似于库存管理、预测上面，可以结合更多的上下文信息和逻辑关系，进行推理和结果的输出。（下图为RAG简单示意图）
GraphRAG：复杂查询的知识图谱新框架
cnzzs的博客
08-17 5607
微软最近发布了名为 GraphRAG(Graphs + Retrieval Augmented Generation)的创新 RAG 框架，这是一个将文本提取、语义网络分析，与大语言模型(LLM)的提示和总结功能结合在一起的端到端系统，用于深入理解文本数据集。在对私有数据中的复杂文本信息进行文档分析时，GrahRAG 使用...
Microsoft GraphRAG 知识图谱可视化与调试完全指南
最新发布
gitblog_00618的博客
06-01 451
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GraphRAG原理及部署实战
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11-05 1928
RAG在大模型时代，被寄予了厚望，但在近一年多各大小公司的实施过程中，其效果远没有抖音中宣传的那么振奋人心，其原因是多方面的。
GraphRAG与知识图谱
moneywenxue的博客
04-07 1554
Graph RAG 思想： 对用户输入的query提取实体，然后构造子图形成上下文，最后送入大模型完成生成知识图谱（Knowledge Graph）是一种以结构化形式描述现实世界实体及其关系的技术，通过将数据组织为“节点-边-节点”的三元组（如“北京-是-中国首都”），构建出语义关联的网络。实体（Entities）‌：表示具体或抽象的事物，如“李白”“北京”。‌关系（Relationships）‌：连接实体的边，定义交互方式，如“出生于”“首都”。‌。
技术动态 | 基于知识图谱的大模型检索增强实现策略：Graph RAG实现基本原理及优化思路...
开放知识图谱
09-25 2941
转载公众号 |老刘说NLP我们继续来谈谈知识库增强大模型问答的话题，今天学到一个新词，RAG（Retrieval-Augmented Generation），指的是通过 RAG 模型来对搜索结果进行增强的过程，这个就是我们一直说的外挂知识库。在之前的文章中我们介绍了llamaindex利用摘要索引进行增强的方案，但这些都是利用非结构化文本在做。最近看到一个工作很有趣，https://siwei...
你想要的GraphRAG的内容都在这了
lqfarmer的博客
07-08 1374
如上图所示，GraphRAG包括两个处理阶段，分别是：索引阶段和查询阶段。索引阶段利用LLM来自动化构建知识图谱，提取出对应的节点（如实体）、边（如关系）和协变量（如主张，claim），然后利用社区发现技术（如Leiden算法）对整个知识图谱进行子图划分，然后自底而上对子图利用LLM进行摘要、总结。针对特定查询，“全局答案（Global Search）”汇总所有与之相关的社区摘要最后汇总生成答案。通过LLM对文档中的实体、关系、主张进行提取，本质上是对文档的一种抽象式摘要。
GraphRAG原理深入剖析--图谱检索
llm_way的博客
12-01 1102
GraphRAG原理中的local search和global search各自拥有独特的优势和适用的环境。local search以其快速性和对起始点的依赖性而著称，非常适合处理大规模图谱数据集，并且在对解决方案的精确度要求不是特别严格的情况下表现良好。而global search则致力于发现最优解决方案，尽管它需要更多的计算资源，但它在需要高精度解决方案且图形数据集的规模较小的情况下是理想的选择。
深入剖析 GraphRAG 的工作原理：步步拆解
llm_way的博客
05-14 598
GraphRAG本质上是对检索增强生成技术的强化，它借助图结构来优化信息检索和生成过程。与传统RAG不同，GraphRAG能够更好地捕捉数据之间的关系，从而在处理复杂查询时表现出更高的效率和准确性。
GraphRAG vs 传统数据库：知识图谱技术的未来展望
[GraphRAG vs 传统数据库：知识图谱技术的未来展望](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9eca1a97f463881caff303c2ce6e6980.png) # 1. 知识图谱技术简介 在信息技术日新月异的今天，数据已成数字经济的核心...
利用LLM Graph Transformer实现知识图谱的高效构建
llm_way的博客
11-29 1172
LLM Graph Transformer为我们提供了一种高效、灵活的方法来从文本中提取实体和关系，并构建知识图谱（
全网最火的AI技术：GraphRag概念详解
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百锦再的博客
09-06 3万+
检索增强生成是一种结合检索系统和生成模型的方法，通常用于问答系统、对话系统等场景中。传统的生成模型仅依赖于训练数据，模型在面对新问题或信息匮乏时会出现性能下降的问题。为了解决这一问题，RAG方法引入了检索机制：在生成过程中，模型会从外部数据库或文档中检索相关信息，然后将检索到的内容作为输入的一部分，结合上下文生成更精确的输出。RAG模型的关键优势在于，它能够结合静态模型的学习能力与动态的外部知识，尤其适合处理需要最新信息的任务。
手把手教你构建基于知识图谱的GraphRAG之结构化数据篇【LangChain+Neo4j】
Python_cocola的博客
07-12 4608
检索增强生成（RAG）是一种利用外部知识来增强大模型生成能力减少幻觉的主流方法，而对知识最常见的一种组织与索引的形式是向量化及基于向量相近性的检索。但除此之外，基于Graph图结构的知识图谱也是一种强大的知识组织工具，在很多场景下它可以实现更有意义的上下文检索并帮助模型输出更加准确的响应内容。预备知识：GraphRAG基础在开始之前，我们先快速了解图（Graph）、图数据库（GraphDB）、知识图谱（Knowledge Graph）以及GraphRAG的基础知识。。
GraphRAG = 知识图谱 + RAG，优化全局搜索+局部搜索，以及部署指南
Debroon
07-01 7577
基于社区的多层次摘要策略。类似于医学综述文章，从概括性的疾病描述到具体的治疗案例详细讲述，Graph RAG通过从不同层次生成摘要，提供从广泛到具体的多维度信息视角。之所以使用多层次的社区摘要生成，是因为不同层次的摘要可以满足从一般到特定的不同查询需求，提供不同深度的信息视角，帮助用户更好地理解复杂的医学问题。这些子解法形成了一种链条的逻辑链，每个子解法都依赖于前一个解法的输出作为其输入，形成一个高效、层次分明的查询和分析流程，类似于医学诊断和研究中的步骤分解和逐级深入的方法。
微软GraphRAG原理介绍（附带部分源码）
luxinfeng的博客
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这篇文章主要介绍了微软开源的GraphRAG的数据构建原理和查询检索原理
22、graphRAG的原理及代码实战（3）基本原理介绍（下）
Andy_shenzl的博客
02-25 1116
在GraphRAG的查询阶段，核心任务是基于构建好的知识图谱来检索相关信息并生成回答。具体来说，查询阶段会利用之前在 索引阶段 构建的所有实体、关系和社区报告等信息，结合用户的查询请求，自动选择最相关的上下文，并通过大语言模型（如GPT等）生成智能化的回答。GraphRAG检索方式有两种，本地搜索和全局搜索本地搜索：主要聚焦于回答与特定实体相关的问题，适用于需要理解输入文档中提到的特定实体细节的场景，比如查询 “洋甘菊的治疗特性是什么”，旨在从文档中提取与该特定实体紧密相关的信息。
全网首发！小白也能读懂的GraphRAG知识图谱全流程解析，多图预警！
m0_59164304的博客
08-13 1万+
当GraphRAG完成索引过程后，它默认会将构建知识图谱所需的所有数据持久化。这些数据被存储在输出目录中，并采用Parquet文件格式。Parquet是一种列式压缩存储格式，专为高效的数据存储和分析而设计。你可以将其视为DataFrame的一种持久化方式。在查询阶段，这些Parquet文件会被加载到内存和向量数据库中。这样做的好处在于，我们可以直接从内存和数据库中检索信息，而无需再次从原始数据源抽取和处理数据。这大大提高了查询的效率和速度。
构建知识图谱：从技术到实战的完整指南
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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。
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### 使用 GraphRAG 进行知识图谱构建 GraphRAG 结合了知识图谱和大型预训练语言模型的优势来处理复杂的自然语言查询。具体来说，通过三个主要阶段实现这一目标：实体提取、子图构建以及答案生成。 #### 实体提取 当接收到用户的查询请求时，系统会自动识别并抽取其中的关键实体。这些实体可以是人物名称、地点、时间或其他任何具有特定意义的对象[^1]。 #### 子图构建 基于上一步骤中获得的实体信息，在已有的大规模静态或动态知识库内检索关联节点及其关系边，进而创建一个小规模但高度相关的局部网络结构——即所谓的“子图”。这个过程不仅限于简单的邻居查找；还可以涉及多跳推理以捕捉更深层次的关系模式。 #### 示例代码展示如何利用 Python 和 Neo4j 数据库完成上述操作： ```python from neo4j import GraphDatabase import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') def extract_entities(query): doc = nlp(query) entities = [ent.text for ent in doc.ents] return entities uri = "bolt://localhost:7687" driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=("neo4j", "password")) def build_subgraph(entities): with driver.session() as session: result = session.run( """ MATCH (e)-[:RELATIONSHIP]->(related_entity) WHERE e.name IN $entities RETURN DISTINCT related_entity """, {"entities": entities} ) subgraph_nodes = [record['related_entity'] for record in result] return subgraph_nodes query_example = "What was the impact of Albert Einstein's theory on modern physics?" entities_extracted = extract_entities(query_example) subgraph_constructed = build_subgraph(entities_extracted) print(subgraph_constructed) ``` 此段脚本首先定义了一个函数 `extract_entities` 来解析给定字符串中的命名实体，并返回它们作为列表。接着连接到本地运行的一个 Neo4j 图形数据库实例，执行 Cypher 查询语句匹配由输入文本所指示的人名等对象之间的联系路径，最终输出构成的知识片段内的所有结点数据。
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