在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)正以惊人的速度重塑我们与机器交互的方式。然而,这些模型在处理复杂知识和动态信息时仍面临挑战。检索增强生成(RAG)技术的出现为解决这一问题提供了新思路,而当RAG与知识图谱(KGs)结合,并引入智能代理(Agents)进行流程编排时,一个更强大的AI生态正在形成。本文将深入探讨图基RAG(Graph RAG)的技术内涵、核心工具及代理驱动的创新架构,揭示这一融合如何推动AI从"模式模仿"迈向"知识推理"。
一、RAG与知识图谱:从信息检索到关系推理的进化
传统RAG技术通过将LLM与外部知识库连接,使模型能够在生成内容时实时检索最新信息,有效降低了"幻觉"问题并提升了回答准确性。典型的RAG流程包括查询编码、文档检索、上下文注入和答案生成四个环节,但其依赖的文本块检索方式在面对复杂关系型问题时存在明显局限。例如,当用户提问"哪些哺乳动物既是捕食者又生活在南美洲"时,基于关键词或向量相似度的检索可能因信息分散而失效,因为没有单一文本块会直接包含所有相关信息。
知识图谱的出现弥补了这一缺陷。作为一种将实体和关系结构化的网络表示,知识图谱擅长捕捉现实世界的复杂关联。在上述例子中,图谱可通过"哺乳动物→捕食者→南美洲栖息地"的关系链直接定位到美洲豹,这种多跳推理能力是传统文本检索无法企及的。知识图谱的核心优势体现在:
- 显式关系建模
:以节点-边结构直观表达"主语-谓词-宾语"三元组事实
- 多跳推理支持
:通过关系遍历实现复杂逻辑查询
- 异构数据整合
:统一处理来自不同源的结构化与半结构化信息
- 可解释性增强
:通过关系链条追溯答案来源
当RAG与知识图谱结合,形成图基RAG(Graph RAG)时,LLM的生成能力与图谱的关系推理能力产生了化学反应。Graph RAG不再将知识视为孤立文档的集合,而是将其视为相互连接的事实网络,使AI能够处理需要"关联思考"的复杂查询。
二、Graph RAG技术架构:从工作流程到核心创新
Graph RAG的实现遵循一套精心设计的技术流程,其核心在于将图谱检索与LLM生成有机融合:
1. 查询理解与实体映射
系统首先通过命名实体识别(NER)或LLM解析,从用户查询中提取关键实体与隐含关系。例如,"疾病X与基因Y的关联"这一查询会被解析为两个实体节点及待探索的关系路径。
2. 图结构检索(子图提取)
利用Cypher、SPARQL等图查询语言,系统根据识别的实体执行子图提取。检索策略包括:
- 邻域检索
:获取实体直接连接的节点与边
- 多跳遍历
:探索指定跳数内的关系网络
- 混合检索
:结合向量相似度与图结构匹配(如节点嵌入的近邻搜索)
3. 结果整合与上下文构建
检索到的子图