GraphRAG系统：利用LangChain、Gemini和Neo4j构建智能文档检索与生成解决方案

在人工智能领域，基于私有文档的问答系统一直是研究和应用的热点。传统的检索增强生成（RAG）技术虽然已经取得了显著的进步，但由于其单纯依赖向量相似度，往往难以捕捉实体之间的重要上下文关系。为了突破这一局限，GraphRAG应运而生，它将向量搜索与知识图谱相结合，不仅能够理解语义相似性，还能深入把握概念之间的关系，为文档检索与生成带来了革命性的变革。本文将详细介绍如何使用LangChain、Gemini和Neo4j构建一个生产就绪的GraphRAG系统，探索其架构设计、核心组件和实现细节，并展望其在实际应用中的潜力。

GraphRAG：传统RAG的革命性演进

传统的RAG系统在处理文档时，主要依靠向量相似度来检索相关信息。这种方法虽然在很多情况下有效，但却存在一个根本性的缺陷：它无法充分理解文档中实体之间的复杂关系。例如，在处理法律文档时，传统RAG可能难以把握“当事人”“律师”“案件”之间的关联；在处理技术文档时，也可能无法理解“组件”“接口”“依赖”之间的关系。

GraphRAG的出现完美地解决了这一问题。它通过将知识图谱与向量嵌入相结合，实现了从单纯的语义相似性检索到关系感知检索的跨越。与传统RAG相比，GraphRAG具有以下显著优势：

• 关系感知能力

  ：能够理解实体之间的连接，如“管理”“实施”“要求”等关系。

• 上下文检索能力

  ：通过图遍历找到相关信息，使检索结果更全面、更符合上下文。

• 更高的准确性

  ：将语义相似性与结构化关系相结合，提高了回答的准确性。

• 结果可解释性

  ：图关系为回答提供了透明的推理过程，使用户能够理解答案的来源和依据。

GraphRAG的核心创新在于将非结构化文本转化为结构化的知识图谱，同时保留向量表示。这种双重表示方法使得系统既能利用向量搜索的高效性，又能借助知识图谱的关系推理能力，从而在文档理解和问答任务中取得更好的效果。

GraphRAG系统架构设计

GraphRAG系统采用分层架构，巧妙地将向量搜索与知识图谱结合在一起，形成了一个完整的查询处理管道。系统的核心架构如图1所示，主要包括以下关键阶段：

文档加载与处理

系统首先需要加载和处理文档，目前支持.docx格式的文件。这一阶段的主要任务是将原始文档转换为系统可以处理的格式，并为后续的语义分块做准备。

语义分块

基于嵌入的文本分割技术将文档分割成合适的块。这种方法不同于传统的固定长度分块，而是根据语义相关性进行分割，确保每个块包含完整的语义单元，从而提高后续检索的准确性。

图提取

利用大型语言模型（LLM）的强大能力，从文档中提取实体和关系。这是GraphRAG的核心环节之一，通过LLM可以自动识别文档中的人物、组织、概念和政策等实体，并发现它们之间的各种关系。

双重存储

采用内存向量存储和Neo4j图数据库相结合的方式。内存向量存储提供了快速的向量检索能力，而Neo4j则负责存储和管理知识图谱，两者相辅相成，共同为系统提供高效的数据访问能力。

混合检索

将图遍历和向量相似度检索相结合，形成强大的混合检索能力。这种检索方式不仅能够找到语义相似的文档块，