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1. 什么是 GraphRAG？ #

1.1 GraphRAG 简介 #

GraphRAG = Graph（图） + RAG（检索增强生成），它通过在 RAG 系统中引入知识图谱结构，解决传统 RAG 在处理复杂、多跳问题时的局限性。

为什么需要 GraphRAG？

想象一下，你要回答这个问题："微软在 AI 领域的主要竞争对手有哪些？"

传统 RAG：可能找到提到"微软 AI"的文档，也可能找到提到"竞争对手"的文档，但很难将这两者连接起来
GraphRAG：可以识别"微软"实体，在图谱中查找与"微软"有"竞争"关系的公司，筛选出在 AI 领域的竞争对手，并沿关系路径收集详细信息

GraphRAG 的核心优势：

结构化知识：将文档内容组织成结构化的知识图谱
关系推理：利用图谱的关系结构进行更智能的检索和推理
多跳查询：支持需要连接多个信息点才能回答的复杂问题
可解释性：可以展示推理路径，让回答更有说服力

1.2 前置知识 #

在学习本教程之前，你需要了解：

Python 基础：变量、函数、类、异常处理
RAG 基础：了解什么是检索增强生成（如果不熟悉，建议先学习 RAG 基础）
知识图谱基础：了解什么是节点、关系、属性
Neo4j 基础：了解如何操作图数据库（可选，本教程会提供示例）

如果你还不熟悉这些，建议先学习相关基础知识。

1.3 传统 RAG vs GraphRAG #

让我们通过对比来理解 GraphRAG 的优势。

传统 RAG 的局限：

碎片化检索：只能检索与问题直接相关的文档片段
缺乏全局理解：难以理解文档间的复杂关系
多跳推理困难：需要连接多个信息点才能回答的问题效果不佳

GraphRAG 的解决方案：

结构化检索：检索实体、关系、子图，而不仅仅是文本片段
全局理解：利用图谱结构理解文档间的复杂关系
多跳推理：通过图谱路径连接分散的信息点

2. GraphRAG 架构 #

2.1 整体架构 #

GraphRAG 系统由三个核心模块组成：

知识图谱构建模块：将原始文档转换为结构化的知识图谱
图增强检索模块：基于图谱结构进行智能检索
推理与生成模块：结合图谱上下文生成回答

工作流程：

原始文档 → 实体提取 → 关系识别 → 知识图谱 → 图查询 → 子图提取 → 上下文构建 → LLM生成回答

2.2 知识图谱构建模块 #

知识图谱构建是 GraphRAG 的基础，它将非结构化的文档转换为结构化的知识图谱。

构建流程：

实体提取：识别文档中的人物、组织、概念等实体
关系识别：确定实体之间的关联（如"工作在"、"属于"、"导致"）
图谱存储：将实体和关系存储到图数据库中

前置知识：实体和关系

实体（Entity）：现实世界中的对象，如"微软"、"AI"、"谷歌"
关系（Relationship）：实体之间的关联，如"竞争"、"开发"、"属于"
属性（Property）：实体的特征，如"微软"的"行业"="科技"

2.3 图增强检索模块 #

图增强检索是 GraphRAG 的核心，它利用图谱结构进行更智能的检索。

检索方式：

子图检索：查找与查询相关的子图结构
路径发现：寻找实体间的连接路径
社区检测：识别相关的实体群组

2.4 推理与生成模块 #

推理与生成模块结合图谱上下文进行回答生成，利用 LLM 的强大能力生成自然语言回答。

3. 实际应用示例 #

3.1 企业知识管理 #

GraphRAG 可以用于企业知识管理，连接分散的部门知识。

应用场景：

连接不同部门的文档和知识
发现知识之间的关联
回答跨部门的复杂问题

3.2 学术研究 #

GraphRAG 可以用于学术研究，发现文献间的理论联系。