知识图谱 + RAG：让大模型检索更精准

一、 为什么需要知识图谱？

在大模型的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构中，向量检索虽然能够高效匹配语义相似的文本，但仍然存在以下问题：

1. 语义漂移：向量相似度检索可能会导致部分内容不准确，无法完全匹配用户的查询意图。
2. 缺乏结构化理解：向量数据库存储的是高维向量，无法表达知识之间的逻辑和层次关系。
3. 推理能力不足：RAG 依赖检索内容进行生成，但缺乏显式推理能力，无法直接基于已有知识推导出新结论。
4. 数据更新难度大：传统 RAG 依赖大规模文档的索引和向量化，更新成本较高。

知识图谱能够有效解决这些问题，通过结构化的知识表达，使检索和生成更具逻辑性和精准性。

二、知识图谱是什么？

知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种用于表示和存储结构化知识的数据模型。其核心组成部分包括：

• 实体（Entity）：现实世界中的对象，如电影、演员、导演等。
• 关系（Relation）：实体之间的联系，如“出演”、“导演”、“获奖”等。
• 属性（Attribute）：对实体的补充描述，如演员的年龄、国籍，电影的票房、评分等。

知识图谱的优势在于：

1. 结构化知识表达：可清晰表达实体与关系，提高信息组织能力。
2. 高效推理能力：基于图数据库可进行逻辑推理，实现更智能的检索和生成。
3. 可扩展性强：知识图谱可以不断新增和更新数据，保持信息的时效性。

三、 知识图谱同 RAG 如何做到 1+1>2？

将知识图谱与 RAG 结合，可以大幅提升大模型的检索精度和生成质量。主要有以下优势：

1) 更精准的检索

• 通过知识图谱进行 关系推理，提升查询的准确性。
• 在 RAG 检索阶段，结合知识图谱的结构化数据，理解用户查询背后的语义，识别实体、关系等信息，从而更精准地把握用户需求。提升查询质量，进而增强结果的可读性和逻辑性。

2) 提升答案的可解释性

• RAG 直接检索向量数据，返回的内容缺乏解释性。如：向量检索返回的内容可能是多个相关段落的集合，但它们之间的逻辑关系、推理路径无法直观呈现。
• 结合知识图谱后，可以提供 推理路径，让答案更加可信。

3) 更有效的知识扩展及检索效率提升

• 传统 RAG 仅能检索已存文本，而知识图谱可以基于关系扩展更多相关内容，可以快速定位相关信息，提高检索效率。
• 例如，在查询“诺兰导演的科幻电影”时，知识图谱可以基于“导演-电影”关系补充更完整的电影列表。

4) 降低冗余，提高生成质量

• RAG 检索结果可能包含重复或无关内容，结合知识图谱中重要层次关系可以 过滤无关内容并优化排序。
• 结合知识图谱进行上下文关联，使 LLM 生成的文本更连贯、更准确、更可靠、更符合用户需求的文本内容。

四、 知识图谱发挥作用的具体流程

在 RAG 系统中，知识图谱可以结合多个环节优化检索与生成，具体流程如下：

1. 用户输入查询（Query）

2. 向量检索（Vector Search）：使用嵌入模型将查询转换为向量，查询向量数据库获取相关文本片段。

3. 知识图谱匹配（Knowledge Graph Lookup）：在知识图谱中查找相关实体和关系。

4. 融合检索结果（Hybrid Retrieval）：将向量检索结果和知识图谱查询结果合并，去重并排序。

5. 构造提示词（Prompt Engineering）：将优化后的知识输入大模型。

6. 大模型生成（LLM Generation）：模型基于结构化知识和检索内容生成答案。

7. 答案输出（Response）：最终呈现更精准、更具逻辑性的回答。

注：2、3是可以交叉执行的，如：结合用户查询，用text2cypher 或其他NLP将文本转换成图查询语言，从知识图谱获取信息，修正改写用户查询文本后，再去向量库查询，有时效果会更好。具体结合自身业务灵活运用。

五、知识图谱如何存储？

知识图谱的存储方式主要有两种：关系数据库（RDBMS）和图数据库（Graph Database）。

在 RAG 系统中，通常采用 混合存储：

• 结构化数据存储在 关系数据库（如 MySQL）；

• 复杂关系数据存储在 图数据库（如 Neo4j，Nebual Graph）；

• 文本向量存储在 向量数据库（如 FAISS、Weaviate）。

目前，国内有些大型公司研发了自己的图数据库，主要满足内部业务，未开源。而开源的图数据库中，百度的 HugeGraph ， vesoft 的 NebulaGraph、微软的GraphRAG、Google 的Dgraph、Aura的neo4j 等较为有名。个人推荐使用Nebula Graph。Nebula Graph凭借其开源、分布式架构、本土化支持和强大功能，成为处理大规模图数据的理想选择，尤其适合中国企业和开发者。

六、如何创建知识图谱？

创建知识图谱的流程包括：

1. 数据收集：从文本、数据库、API 等来源获取结构化和非结构化数据。
2. 实体识别与关系抽取：使用 NLP 技术识别实体，并构建实体之间的关系。
3. 知识融合：整合多个来源的数据，去重并规范化实体名称。
4. 存储与查询：将知识存入图数据库或关系数据库，并提供查询接口。

七、 查询中如何使用知识图谱数据？

知识图谱数据可以在查询中起到以下作用：

1. 语义扩展：当用户输入查询时，系统可以利用知识图谱进行 同义词扩展、上下位概念匹配，提升检索的召回率。例如，查询“诺兰的电影”时，知识图谱可识别“诺兰”对应的全名“克里斯托弗·诺兰”并扩展其执导的所有电影。
2. 关系推理：知识图谱能够基于实体间的关系推导新信息。例如，查询“奥斯卡最佳影片获奖导演有哪些？”时，系统可以在知识图谱中查找“奥斯卡最佳影片”对应的电影，并进一步获取这些电影的导演。
3. 精细化排序：在 RAG 检索阶段，知识图谱可以 增强重排，通过实体关系、置信度等因素优化查询结果。例如，用户查询“科幻电影推荐”时，可以根据 IMDb 评分、观众评价等属性排序返回的电影。
4. 增强 LLM 生成能力：知识图谱提供的结构化数据可作为 LLM 生成时的背景信息，减少幻觉问题，提高答案的准确性。

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