GraphRag概念详解

最新推荐文章于 2025-10-23 11:34:00 发布

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最新推荐文章于 2025-10-23 11:34:00 发布 · 876 阅读

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#语言模型

GraphRAG是一种结合了知识图谱（Knowledge Graph）和大语言模型（LLM）的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，旨在通过将结构化和非结构化数据相结合来增强生成式AI的表现。它的出现代表了人工智能生成技术与知识表示领域的一次重要融合，为许多需要复杂信息检索和生成的应用场景提供了新的解决方案。

在详细探讨GraphRAG之前，我们先了解几个核心概念：RAG技术、知识图谱、大语言模型的基本原理以及它们各自的优势与局限。

一、核心概念介绍

1.1 检索增强生成（RAG）

检索增强生成是一种结合检索系统和生成模型的方法，通常用于问答系统、对话系统等场景中。传统的生成模型仅依赖于训练数据，模型在面对新问题或信息匮乏时会出现性能下降的问题。为了解决这一问题，RAG方法引入了检索机制：在生成过程中，模型会从外部数据库或文档中检索相关信息，然后将检索到的内容作为输入的一部分，结合上下文生成更精确的输出。

RAG模型的关键优势在于，它能够结合静态模型的学习能力与动态的外部知识，尤其适合处理需要最新信息的任务。典型的RAG架构包括一个检索器（Retriever）和一个生成器（Generator）。检索器从大规模数据库中挑选出与当前问题最相关的文档片段，而生成器则基于这些片段和问题生成最终的答案。这种架构增强了模型的知识覆盖面和灵活性。

1.2 知识图谱

知识图谱是一种结构化的信息表示方式，它通过实体（nodes）和关系（edges）来组织和存储信息，形成一个可以直接进行推理和检索的网络。知识图谱的基本单位是三元组（subject, predicate, object），例如，“爱因斯坦（subject）-发明了（predicate）-相对论（object）”这样的语义表达。