AI工程学院：2.16GraphRAG（基于图结构的检索增强生成方法）

引言

GraphRAG（基于图结构的检索增强生成）是一种先进的检索与生成方法。它结合了图数据结构的优势和大语言模型（LLM）的能力，克服了传统 RAG 系统的一些限制。

https://github.com/adithya-s-k/AI-Engineering.academy/tree/main/RAG/11_Graph_RAG

动机

虽然传统的 RAG 系统在针对查询进行检索时表现出色，但它们在以下场景中存在困难：

1. 理解不同信息片段之间的复杂关系。
2. 处理需要广泛上下文或主题理解的查询。
3. 高效处理并检索来自大型、多样化数据集的信息。

GraphRAG 通过使用图结构来表示和导航信息，提供了更具上下文意识的响应。

方法细节

文档预处理和向量存储创建

1. 文档摄取：将源文档处理并分成小块。
2. 实体与关系提取：分析每个文档块，提取实体及其之间的关系。
3. 元素摘要化：将提取的实体和关系总结成描述文本块。
4. 图结构构建：以实体为节点，以关系为边创建图结构。
5. 社区检测：使用如层级 Leiden 等算法对图进行分组。
6. 社区摘要化：对每个社区生成摘要，以提取其核心内容。
7. 嵌入向量生成：为文档块、实体、关系和社区摘要生成嵌入向量。
8. 向量存储：将这些嵌入向量存储到向量数据库中，以实现高效检索。

检索增强生成工作流程

1. 分析用户查询以识别关键实体和主题。
2. 多层次检索：
   • 检索与查询相关的社区。
   • 在这些社区中，进一步检索具体的文档块、实体和关系。
3. 整合检索信息，形成一致的上下文。
4. 使用 LLM 生成最终的回答。
5. 如果需要，进行迭代检索与生成，以优化最终结果。

GraphRAG 的核心特性

1. 层级信息表示：支持不同粒度的信息检索。
2. 关系上下文理解：有效地利用信息间的关联性。
3. 可扩展性：基于社区组织的方式，能够高效处理大型数据集。
4. 灵活的查询支持：从特定事实查询到广泛主题查询均能有效支持。
5. 可解释性检索：图结构直观展示信息检索路径。

本方法的优势

1. 改善上下文理解：GraphRAG 可以提供更具上下文相关的答案。
2. 提升主题认知能力：社区分组便于理解广泛主题相关的查询。
3. 降低幻觉概率：结构化的检索机制减少 LLM 回答偏差。
4. 可扩展性：相比传统方法，GraphRAG 更适合大型多样化数据集。
5. 灵活性：适用于多类型查询，从事实核到主题挖掘。

结论

GraphRAG 通过引入基于图的检索方法，提供了一种更智能、更高效且更具上下文感知能力的检索增强生成解决方案。这种方法拓展了构建智能 AI 系统的可能性。

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