智能检索+图技术：Neo4j、Kùzu 与代理式 RAG 的崛起

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