GraphRAG

GraphRAG：基于知识图谱增强的问答系统

GraphRAG 是一种结构化的、基于知识图谱增强的问答系统，区别于传统的基于语义搜索的纯文本片段检索方法。GraphRAG 的工作流程包括从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、为这些社区生成摘要，以及在执行基于检索的问答任务时利用这些结构。

GraphRAG 的优势

相较于传统的问答系统，GraphRAG 具有以下优势：

• 更准确地理解复杂信息: GraphRAG 使用知识图谱来表示文本中的实体和关系，从而更好地理解复杂信息，并提供更准确的答案。
• 更全面的答案: GraphRAG 不仅可以提供与查询直接相关的文本片段，还可以提供与查询相关的实体、关系和社区摘要，从而提供更全面、更深入的答案。
• 更易于理解: GraphRAG 提供的答案结构清晰，易于理解，并包含了丰富的上下文信息，方便用户快速掌握关键信息。

GraphRAG 的工作原理

GraphRAG 的工作流程主要分为两个阶段：索引和查询。

索引阶段

1. 文本单元构建: 将输入的文本语料切分为多个文本单元，作为后续分析的基本单位。
2. 图谱提取: 使用 LLM 从文本单元中提取实体、关系和关键信息，构建知识图谱。
3. 社区检测: 使用 Leiden 算法对知识图谱进行层次聚类，将实体划分为不同的社区。
4. 社区摘要生成: 自下而上地为每个社区及其成员生成摘要，帮助用户从整体上理解数据集。

查询阶段

1. 全局搜索: 对于需要理解整个数据集的全局性问题，利用社区摘要提供答案。
2. 局部搜索: 对于需要理解特定实体的局部性问题，通过扩展到其邻居节点和相关概念提供答案。

GraphRAG 的应用场景

GraphRAG 适用于各种需要对大型文本数据集进行问答的场景，例如：

• 企业知识库: 帮助企业员工快速查找和理解公司内部的知识和信息。
• 科研文献分析: 帮助科研人员快速了解特定领域的最新研究成果和发展趋势。
• 新闻资讯检索: 帮助用户快速了解特定事件的来龙去脉和相关背景信息。

总结

GraphRAG 是一种基于知识图谱增强的问答系统，能够更准确地理解复杂信息，提供更全面、更易于理解的答案。它适用于各种需要对大型文本数据集进行问答的场景，具有广阔的应用前景。