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在数据泛滥的世界里，高效地提取有意义的见解至关重要，但是，虽然大型语言模型 (LLM) 彻底改变了我们与信息的交互方式，但它们往往难以将大型数据集中的点连接起来或掌握数据中的复杂关系……这就是检索增强生成 (RAG) 介入的地方，它增强了 LLM 访问和利用外部知识的能力！
GraphRAG 是微软研究院开发的一种新颖方法，它将 RAG 更进一步：它超越了简单的语义搜索，利用知识图谱的力量使 LLM 能够更深入地理解复杂的数据关系。
所以……让我们一起探索 GraphRAG！
1、传统 RAG 的局限性
传统 RAG 通常依赖于向量相似性搜索，面临几个局限性，例如：
- 难以连接不同的信息：当答案需要将分散在多个文档中并通过微妙关系链接的见解编织在一起时，传统 RAG 很难有效地将这些点连接起来。
- 有限的整体理解：分析大型数据集的总体主题或准确总结复杂文档需要更深入地理解语义关系，而传统 RAG 方法通常缺乏这一点。
此外，虽然像 LongRAG 这样的创新方法通过采用长检索单元解决了仅检索小块信息的问题，但有效连接不同的信息和从非常复杂的数据中提取细微见解方面仍然存在挑战。 GraphRAG 正是在此切入，它提供了一种范式转变，从基于线性文本的检索转变为结构化、知识图谱驱动的方法。
2、解读 GraphRAG 架构
GraphRAG 的优势在于其结构化、分层的方法。让我们分解一下它的关键组件：
2.1 索引阶段
索引阶段为 GraphRAG 的知识驱动分析奠定了基础。
- 文本分块：输入数据可以是文档集合或单个大型文档，被划分为较小的可管理单元（称为文本单元）。这些单元为后续分析提供了一个细粒度的框架。
- 知识图谱提取：使用 LLM 分析每个文本单元，细致地提取实体（例如，人员、组织、位置）、它们之间的关系（例如，“工作地点”、“位于”）以及与它们相关的重要声明。此过程将非结构化文本转换为结构化知识图谱，其中节点表示实体，边表示关系。
- 社区检测：GraphRAG 随后将强大的社区检测技术 Leiden 算法应用于提取的知识图谱。该算法识别密切相关实体的集群，形成分层社区结构。可视化此结构可将社区显示为节点集群，每个节点的大小反映其重要性（程度），颜色表示社区成员身份。
- 社区摘要：为了便于全面了解数据集，GraphRAG 为每个已识别的社区生成摘要。此过程从层次结构的底部开始，总结社区内的各个实体和关系，然后逐步向上移动，为更高级别的社区创建摘要。这会产生数据的多层次、相互关联的表示。
2.2 查询阶段
有了知识图谱和社区摘要，GraphRAG 就可以以非凡的深度和准确性回答用户查询。
- 全局搜索：对于需要广泛了解数据集的查询，例如“讨论的主要主题是什么？”，GraphRAG 会利用生成的社区摘要。这使得系统能够综合整个数据集的信息并提供全面的答案。
- 本地搜索：当查询集中在特定实体上时，GraphRAG 会利用知识图谱的网络结构。它有效地探索相关实体的邻域，从直接连接的实体和相关声明中收集相关信息，最终提供精确且具有上下文感知的答案。
2.3 提示调整
为了进一步提高准确性并使 GraphRAG 适应特定数据集，提示调整至关重要。这涉及在索引和查询阶段改进 LLM 使用的提示。事实上，通过提供特定领域的示例并调整提示的措辞，用户可以指导 LLM 提取更多相关信息并生成更准确、更有见地的响应。
3、GraphRAG 应用实例
让我们想象一位研究人员使用 GraphRAG 分析关于气候变化的科学文章数据集。
索引
GraphRAG 会对文章进行分块，提取“碳排放”、“可再生能源”和“气候模型”等实体，并确定“促成”或“缓解”等关系。然后，它会根据这些实体之间的关系对这些实体进行聚类，围绕“气候变化的原因”、“对生态系统的影响”和“可再生能源解决方案”等主题形成社区。每个社区都会有一个摘要，简要概述其主要发现。
查询
研究人员可以提出诸如“开发可再生能源的主要挑战是什么？”之类的问题，GraphRAG 将使用社区摘要来确定相关集群，然后深入研究该社区内的具体挑战和拟议的解决方案。或者，提出诸如“森林砍伐对碳排放有何影响？”之类的问题。将提示 GraphRAG 浏览知识图谱，追踪“森林砍伐”和“碳排放”之间的联系，并呈现记录的影响以及文章中的支持证据。
4、GraphRAG优势和应用
GraphRAG 相比传统 RAG 具有多项优势：
- 增强的全面性：通过利用社区摘要，GraphRAG 能够为广泛的查询提供更全面的答案，从而获取数据的整体视图。
- 提高准确性和相关性：知识图谱使 GraphRAG 能够以更高的准确性和相关性回答需要综合来自多个来源的信息的复杂问题。
- 有效探索复杂关系：浏览知识图谱的能力允许更细致、更有效地探索数据中的复杂关系。
这些优势使 GraphRAG 适用于广泛的应用：
- 科学发现：分析研究论文、确定研究差距并揭示不同研究领域之间的隐藏联系。
- 商业智能：从市场报告、客户评论和内部文件中提取见解，以支持战略决策。
- 情报分析：将大量情报报告数据集中的点连接起来，以识别潜在威胁并了解复杂情况。
- 教育与学习：为学生提供强大的工具来探索复杂的主题，理解概念之间的联系，并有效地获取总结的信息。
5、结束语
总之，拥有 GraphRAG 是一件好事，因为它展示了知识图谱从数据中解锁更深入见解的潜力。随着 LLM 和知识图谱技术的不断发展，我们可以期待 GraphRAG 和类似方法发挥越来越重要的作用，使我们能够以更高的效率和理解力驾驭不断增长的信息海洋。
原文链接：GraphRAG: The RAG Approach by Microsoft
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