AI圈炸锅！GraphRAG让大模型不再“一本正经地胡说八道“，小白程序员也能上手的知识图谱增强技术！

前言

传统RAG系统通过检索——生成两阶段法有效缓解了大模型知识陈旧和幻觉问题，但是在处理复杂问题仍存在局限。依赖非结构化的文本向量的检索方式，很难捕捉到实体之间的深层关系，导致上下文不精确、信息碎片化，甚至有发模型幻觉。

为了突破这些瓶颈，将结构化知识图谱融入RAG的新方法也就是GraphRAG诞生了。通过利用知识图谱的显式语义关系和图结构优势，GraphRAG能够提供更精确的上下文和更强的推理能力。在多跳和事实性要求较高的场景表现尤为出色。

一、知识图谱是什么

简单说知识图谱就是一个图结构，使用节点、和边来表示实体之间的关系，通过关系将实体连接在一起。比如可以使用知识图谱来画出《三国演义》人物关系图。

比如通过以下节点就可以表示刘备的儿子是刘禅这个关系。

节点：刘备

边：儿子

节点：刘禅

二、从传统RAG到知识图谱RAG的演进

传统RAG的局限：

1）关系理解的缺失：基于向量的检索主要关注语义相似性，难以捕捉实体之间复杂、隐含的关系。

2）上下文的碎片化，文本被切分成独立的块进行索引，破坏了原文的结构和上下连续性。

3）检索噪音和幻觉风险，检索过程可能返回不相关和部分相关的噪音信息，这会干扰大模型的判断，甚至诱发幻觉问题

4）推理能力有限，推理能力受限于检索到的信息，难以支持需要结构化知识进行导航的多跳推理

5）跨文档联接能力弱，依赖向量检索很难稳定的区分同名实体

6）实体歧义和别名问题

7）时效性和版本一致性不足，文本块往往缺少可计算的时间属性和有效期边界，导致时序敏感问题难以得到一致答案。

知识图谱赋能RAG的核心优势

1）结构化语义表达

2）增强推理能力

3）事实性与可解释性，基于知识图谱的检索，可以追溯其在知识图谱中的路径，为答案提供了事实依据，增强了系统的可解释性和可信度，有效抑制了幻觉。

4）异构数据集成

GraphRAG将检索方式从检索文本分块向量到检索知识图谱中的实体关系，这从根本上提升了RAG的能力。

三、GraphRAG的核心架构和工作流程

通用架构三阶段：

1、知识图谱构建

1）知识抽取，主要是通过大模型等工具抽取实体、关系、属性信息

2）质量控制，对三元组进行置信度评估，人工抽检

3）图谱融合，进行实体对齐去重、合并等

4）存储与索引，将数据存储到图数据库（如neo4j），建立必要的属性关系索引

2、图谱检索

3、增强生成

方法论分类：

1、知识驱动型

检索过程主要或全部依赖知识图谱，用于强逻辑性或可解释性的任务

2、索引驱动型

将知识图谱结构信息融入到文本索引，从而提高检索效果

3、混合型

同时使用图检索与文本检索，再对结果进行重排和融合

四、相关GraphRAG框架介绍

1、GraphRAG（Microsoft）

这个应该是第一个提出使用知识图谱构建RAG的框架

2、LightRAG

针对GraphGRA比较重的情况，进行了优化

五、生产环境部署实践与挑战

1、知识图谱的构建与动态维护

知识图谱的构建本身就很难，需要消耗大量的token，而对知识图谱的更新也是个难点

2、系统性能和可扩展性

3、成本控制，大规模部署需要GraphRAG需要大量的计算与存储资源，如何优化效率降低成本也是一个重要的考量

4、安全与隐私保护

六、GraphRAG系统构建指南

本节主要实现基于GraphRAG的菜谱问答系统，同时使用文本向量检索+图检索的方式。向量库使用milvus，图数据库使用Neo4j。

1、知识图谱数据初始化

1）设计菜谱相关数据结构，定义菜谱、食材、制作步骤、分类、难度等实体对象

2）基于大模型，对原始菜谱数据进行处理为结构化数据，实体数据、关系数据

3）将数据导入到图数据库

2、文本向量库数据初始化

1）基于知识图谱的菜谱数据，查询出相关的食材、制作步骤、分类、难度等数据

2）将结果转换为文本，不超过分块长度的情况作为一个分块，并且存储对应的知识图谱id进行关联

3）将分块数据存入milvus向量库

3、智能查询路由根据用户问题复杂度将问题分类为简单查询、中等复杂查询、复杂推理查询，分别进行路由。对于简单查询使用传统混合检索，对于中等复杂查询，使用GraphRAG检索，对于复杂推理查询使用文本向量检索+GraphRAG检索的组合检索查询。

七、总结

本文主要介绍了GraphRAG的工作原理与基础构建过程，基于知识图谱的RAG可以很好的解决传统RAG无法检索到复杂实体关系的问题。

对于知识图谱的构建首先需要梳理清楚数据对象结构，其次对于知识图谱的构建需要消耗大量的大模型token资源，如何实时高效的维护更新知识图谱也是一个需要考虑的问题。

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