RAG中基于图的重排序：利用图神经网络革新信息检索（含代码）

一、信息检索的演进与图重排序的崛起

在大数据与人工智能技术爆发的时代，信息检索（IR）系统面临着前所未有的挑战：用户查询日益复杂，跨领域知识需求激增，传统基于词法匹配或单一语义向量的检索模型逐渐暴露局限性。两阶段检索架构——初始检索与重排序——虽已成为主流，但第一阶段的快速检索常因忽略文档间关联而引入噪声，第二阶段的传统重排序器（如交叉编码器）又难以捕捉结构化知识与全局语义关系。在此背景下，基于图的重排序（Graph-Based Re-ranking）技术应运而生，通过图神经网络（GNN）建模文档、实体与查询间的复杂关系，为信息检索领域注入了全新的活力。

（一）传统检索架构的瓶颈

传统两阶段检索中，初始检索依赖BM25等词法模型或稠密向量检索器快速返回候选集，但这类方法仅能捕获局部语义匹配，无法感知文档间的潜在关联。例如，在医学检索中，“心肌梗死”与“心脏病发作”的同义关系可能因词法差异被忽略。重排序阶段虽引入Transformer等模型提升语义理解，但逐点评分模式导致其难以利用文档集群效应或外部知识，如多篇相关文献通过共同研究主题形成的关联网络。

（二）图重排序的核心突破

基于图的重排序技术通过构建查询-文档-实体的关联图，将检索问题转化为图结构中的信息传播与推理任务。其核心优势在于：

1. 全局语义建模

   ：通过图结构显式表示文档间的相似性、实体间的语义关系（如知识图中的“症状-疾病”关联），使重排序器能捕获传统模型忽略的全局模式，如相关文档簇或多跳推理链。

2. 结构化知识注入

   ：融合外部知识图（如Wikidata、Freebase）中的实体关系，弥补文本语义的歧义性，尤其适用于医疗、金融等需要领域知