基于知识图谱与双级检索的高效文本生成系统 LightRAG 研究与应用

传统的 RAG 系统在实际应用中逐渐暴露出诸多不足，如知识更新效率低下、处理复杂查询能力有限以及计算成本高昂等。在此背景下，LightRAG 系统作为一种创新解决方案，凭借其独特的设计和先进的技术，为解决传统 RAG 系统面临的困境带来了新的希望，也为自然语言处理领域的发展注入了新的活力。

一、LightRAG 产生背景

（一）传统 RAG 系统的局限

传统 RAG 系统在处理知识时，通常将知识库分割为小块进行索引，这一过程往往会导致全局上下文信息的丢失。例如，在理解一篇长篇小说时，如果仅阅读随机段落，读者将难以把握关键的情节联系和主题脉络。同时，传统系统在捕捉知识库不同部分之间的关系时存在不足，使得信息检索不够全面和连贯。以 GraphRAG 为例，尽管它试图通过社区摘要和图架构来解决部分问题，但却引入了新的挑战。其在索引成本、处理速度、增量更新能力以及实现复杂性等方面均存在明显缺陷。如索引一本中等规模的书籍，使用 GPT - 4 可能需要高达 6 美元的成本，索引时间可能超过 20 分钟，且无法对现有知识图谱进行增量更新，其源代码也复杂难用。

（二）解决问题的迫切需求

面对传统 RAG 系统的种种问题，迫切需要一种能够克服这些局限的新型系统。在实际应用场景中，如医疗领域需要及时更新疾病知识、教育领域要提供与时俱进的学习资料、金融领域需快速整合市场数据等，传统 RAG 系统的低效性严重制约了其应用效果。因此，研发一种高效、灵活且具有强大上下文理解能力的 RAG 系统成为了当前自然语言处理领域的重要任务。

二、LightRAG 核心技术

（一）基于图的文本索引

1. 实体关系抽取
   LightRAG 首先从文档中提取简单实体及其关系，这是构建知识图谱的基础。例如，从一篇关于自然生态的文档中，可抽取 “蜜蜂”“花朵” 等实体