概述
GraphRAG 透過從文件集合中建立實體和關係的知識圖，然後在該結構而不是孤立的文字區塊上進行檢索，來增強檢索增強生成。它很重要，因為它回答了平面向量搜尋無法回答的廣泛的、連接點的問題。
GraphRAG 知識圖是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
普通 RAG 將文件分割成區塊，嵌入它們，並檢索最接近查詢的幾個。這適用於狹隘的事實查找，但無法解決諸如「整個資料集的主要主題是什麼？」之類的整體問題。 GraphRAG 由 Microsoft Research 在 2024 年推廣，它使用語言模型來提取實體、它們的屬性以及它們之間的關係，組裝知識圖譜。然後，它運行 Leiden 等社群偵測演算法來對相關實體進行聚類，並為每個社群預先產生摘要。在查詢時，系統可以遍歷關係並聚合這些社群摘要，從而實現多跳推理和全局意義建構。對於那些證據分散在許多文件中並且僅通過中間實體連接的問題，結果是更好的答案。
技術洞察
GraphRAG 有兩個階段。索引：法學碩士讀取區塊並輸出結構化三元組（實體、關係、實體）以及描述，這些描述被消除重複並形成圖表；聚類（例如萊頓）將節點分組為分層社區，每個社區都由法學碩士進行總結。查詢：「本地」搜尋從查詢匹配的實體沿其邊緣擴展，而「全域」搜尋地圖減少社區摘要以回答資料集範圍的問題。兩者都為生成模型提供結構化上下文。
掌握 GraphRAG 知識圖
GraphRAG 透過從文件集合中建立實體和關係的知識圖，然後在該結構而不是孤立的文字區塊上進行檢索，來增強檢索增強生成。它很重要，因為它回答了平面向量搜尋無法回答的廣泛的、連接點的問題。 GraphRAG 知識圖是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將 GraphRAG 知識圖視為一種操作模型，而不是單一功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地完成的任務與仍需要專家判斷的任務分開。
在實踐中，使用 GraphRAG 知識圖譜的強大團隊將提示、檢索和審查循環設計為一個整合的通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
一位分析師問道，「這 10,000 份報告有哪些主題連結在一起？」GraphRAG 透過社群摘要的 Map-Reduce 給出答案。
製藥團隊將論文中的基因、藥物和疾病聯繫起來，以揭示向量搜尋可能會錯過的多跳關係。
合規工具追蹤交易如何透過中介機構連接實體，以標記隱藏的風險關係。
Microsoft 的開源 GraphRAG 函式庫將語料庫索引到實體和萊頓社群中，以進行本機和全域查詢。
實施模式
GraphRAG 知識圖譜實踐
一位分析師問道，「這 10,000 份報告有哪些主題連結在一起？」GraphRAG 透過社群摘要的 Map-Reduce 給出答案。
一位分析師問道，「這 10,000 份報告有哪些主題聯繫在一起？」和 GraphRAG 通過社區摘要的映射縮減給出答案 團隊在預先定義質量閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
GraphRAG 知識圖譜實踐
製藥團隊將論文中的基因、藥物和疾病聯繫起來，以揭示向量搜尋可能會錯過的多跳關係。
製藥團隊將論文中的基因、藥物和疾病聯繫起來，以揭示向量搜尋可能會錯過的多跳關係。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
GraphRAG 知識圖譜實踐
合規工具追蹤交易如何透過中介機構連接實體，以標記隱藏的風險關係。
合規工具追蹤交易如何透過中介機構連接實體，以標記隱藏的風險關係。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
GraphRAG 知識圖譜實踐
Microsoft 的開源 GraphRAG 函式庫將語料庫索引到實體和萊頓社群中，以進行本機和全域查詢。
Microsoft 的開源 GraphRAG 函式庫將語料庫索引到實體和萊頓社群中，以進行本機和全域查詢。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。