GraphRAG+Langchain实现大模型知识图谱

🔌理解GraphRAG其实并不难，可以理解为由两个主要模块组成：

\1. 向量检索（Local Search）
\2. 局部知识图谱社区检索（Global Search）
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⚙️所谓 GraphRAG 一定程度上可以理解为使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。 GraphRAG构建流程主要是以下三个：

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\1. 图表作为内容存储：提取相关文档块并要求 LLM 使用它们进行回答。这种变体需要一个包含相关文本内容和元数据的 KG，以及与矢量数据库的集成。
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\2. Graph 作为主题专家：提取与自然语言 (NL) 问题相关的概念和实体的描述，并将其作为附加的“语义上下文”传递给 LLM。理想情况下，描述应包括概念之间的关系。这种变化需要具有全面概念模型的 KG，包括相关本体、分类法或其他实体描述。实现需要实体链接或其他机制来识别与问题相关的概念。
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\3. 图表作为数据库：将 NL 问题（部分）映射到图表查询，执行查询并要求 LLM 总结结果。这种变化需要一个包含相关事实信息的图表。这种模式的实现需要某种 NL 到图表查询工具和实体链接。

下面分享一个GraphRAG+Langchain实现大模型知识图谱的笔记。

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