GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强生成技术，通过引入知识图谱的结构化信息与社区聚类机制，提升模型回答的准确性、全面性和多样性。知识图谱的引入GraphRAG在传统RAG（检索增强生成）的基础上，引入了知识图谱作为核心数据结构。知识图谱由节点和边构成，每个节点代表一个实体（如人物、概念、公司），边则表示实体间的关系（如“属于某个行业”或“是谁的创始人”）。这种结构化表示使系统能够利用显式关系定位信息，而非仅依赖语义相似度，从而提升信息检索的精准度。图谱RAG pipeline索引构建：社区聚类与语义组织GraphRAG使用Leiden算法对知识图谱中的节点进行聚类，将高度关联的节点划分为同一“社区”。例如，在某公司知识图谱中，算法可识别出“人力资源部”“财务部”“产品部”等社区。这种分层结构使系统能够快速定位与查询相关的节点及其关联信息。例如，查询“C部门在2024年的表现”时，系统可聚焦于“C部门”和“2024年”相关节点，实现高效推理。提问机制：全局搜索与局部搜索GraphRAG提供两种定制化搜索模式，适应不同场景需求：全局搜索：适用于跨文档或跨社区的综合推理问题（如“2024年X公司的整体表现如何？”）。系统通过社区级摘要（community summaries）汇总信息，生成全局回答。流程包括：结合用户问题与对话历史，确保上下文理解；提取社区报告并分批次处理，减少位置偏差；生成中间回复并评分，筛选关键信息点；聚合信息点生成最终回答。全局搜索的流程图局部搜索：适用于围绕具体实体的问题（如“X公司的HR主管是谁？”）。系统从实体出发，扩展至邻居节点和关联概念，快速定位信息。流程包括：使用向量数据库（如Milvus）搜索相似实体；映射实体与文本单元，提取结构化信息；提取实体关系并关联属性（如时间、统计数据）；融合社区报告与对话历史，生成最终回答。局部搜索的流程图效果评估：完整性与多样性的提升实验表明，GraphRAG在完整性（回答是否全面覆盖问题各方面）和多样性（回答是否包含多角度观点）上显著优于传统RAG。这一提升得益于知识图谱的结构化组织与社区聚类机制，使系统能够整合分散信息，生成层次分明、内容丰富的回答。例如，在回答公司年度表现时，系统可综合各部门数据，提供更立体的分析。应用场景与优势GraphRAG适用于需要高精度、多维度信息检索的场景，如企业知识管理、复杂问题推理等。其核心优势在于：结构化信息利用：通过知识图谱显式关系，减少语义模糊性；社区级推理：聚类机制支持跨社区信息整合，提升回答深度；定制化搜索：全局与局部搜索模式灵活适配不同问题类型。如需进一步了解实验细节，可参考微软研究博客：GraphRAG: Unlocking LLM Discovery on Narrative Private Data 或 Medium 技术解析：GraphRAG Explained: Enhancing RAG with Knowledge Graphs。