在信息爆炸的数字时代，我们面临着海量数据的挑战，如何高效地检索和利用这些数据成为了一个关键问题。知识图谱作为一种结构化的知识表示方式，以其丰富的语义信息和直观的图结构，为信息检索提供了新的视角。近年来，基于知识图谱的检索技术逐渐成为研究的热点。其中，GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）作为一种创新的检索增强技术，以其独特的优势和强大的能力，引起了学术界和工业界的广泛关注。
GraphRAG的出现得益于近年来生成式AI与图数据库技术的融合。随着生成式模型（如GPT、BERT）在自然语言生成任务中的突破，模型在生成过程中对大规模知识图谱的集成需求愈发显著。传统的检索增强生成（RAG）方法在处理复杂任务时存在局限性，例如多跳推理和连接分散信息的能力不足。图数据库（如分布式原生图数据库GDMBASE）擅长处理关系复杂、层次结构丰富的知识，通过将生成模型与图数据库结合，可以显著提高LLM大语言模型在复杂文档分析中的问答性能。
GraphRAG技术通过将检索到的相关信息与知识图谱相结合，不仅能够提供更全面、更准确的信息，还能够在生成过程中引入更多的上下文信息，从而提高检索结果的相关性和准确性。它的核心思想是利用图结构的灵活性和强大的表达能力，将检索到的信息作为知识图谱的一部分，通过图神经网络等技术进行信息的融合和推理，实现对检索结果的增强。
GraphRAG技术具备广泛的应用能力，能够在需要复杂信息检索、推理和生成的各类场景中发挥关键作用：
- 复杂文档生成：在多源数据、复杂概念交织的背景下，GraphRAG能够自动整合信息，生成逻辑严密、内容精确的文档。这种生成能力在面对高度结构化或层次化的数据时尤为突出。
- 智能问答系统：GraphRAG通过从图数据库中检索相关节点和关系，为生成模型提供精准知识支持，实现对复杂问题的准确回答，尤其适合多步推理和上下文关联的场景。
- 知识管理与总结：在知识密集型场景中，GraphRAG能自动梳理庞大知识网络中的信息，帮助用户提取重点，并生成高质量的总结性内容，提升知识管理效率。
- 个性化内容推荐：基于用户的输入和历史交互，GraphRAG可以从知识图谱中检索个性化相关内容，生成满足用户特定需求的建议、答案或方案，增强用户体验。
- 推理与决策支持：在需要结合多个变量、条件或推理链条的复杂场景中，GraphRAG通过检索和生成的结合，为用户提供基于事实和逻辑的决策支持，确保结论的合理性和精确性。
本文将深入探讨GraphRAG技术的原理、实现方法以及应用场景，分析其在提高检索质量、增强语义理解等方面的潜力和挑战。通过对比传统的检索方法和GraphRAG技术，我们将展示其在处理复杂查询、理解用户意图、提供个性化推荐等方面的优势。同时，我们也将讨论GraphRAG技术在实际应用中可能遇到的问题，以及未来的发展方向。
在这个知识驱动的时代，GraphRAG技术无疑为我们提供了一种新的思考和解决问题的方式。通过本文的深入分析，我们希望能够为读者带来对这一前沿技术的全面认识，激发更多关于知识图谱和检索技术融合的思考和探索。
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是一种技术，它通过结合搜索技术和大型语言模型（LLM）的提示功能来增强模型的输出能力。
RAG的核心在于使用搜索算法从数据源中检索相关信息，并将其作为背景上下文与用户的问题一起提供给大型语言模型，以生成更准确、更丰富的回答。这种方法特别适用于需要不断更新知识的领域或特定场景，因为它允许模型直接访问最新信息，而无需重新训练。
RAG技术的优势在于它能够提高大型语言模型输出的相关性、准确性和实用性。它通过向模型提供最新的研究、统计数据或新闻等权威知识来源，增强了模型在各种情境下的表现。此外，RAG允许开发人员通过来源归属来呈现准确的信息，增加了用户对生成式人工智能解决方案的信任。
RAG技术核心原理图示：
RAG的工作流程始于用户提出查询。这个查询首先经过提示词工程处理，可能会被重新构造或者增加额外的上下文信息，以便更好地匹配检索系统和语言模型的需求。处理后的查询随即被送入检索器。检索器的任务是在预先建立的知识库中搜索与查询相关的文档或信息片段。这个知识库通常包含大量的领域特定数据，可能涵盖各种主题和信息源。
检索到的相关信息随后与原始查询一起被输入到大语言模型（LLM）中。LLM在这个阶段扮演着核心角色，它需要理解查询的内容，分析检索到的信息，并基于这些输入生成一个连贯、准确的回答。值得注意的是，LLM在使用前通常会经过大规模的预训练，并可能使用领域特定数据进行微调，以提高其在特定任务上的表现。
在整个过程中，RAG技术的优势在于它能够动态地将外部知识与模型的生成能力结合起来。这意味着即使面对模型训练数据中没有覆盖的最新信息或专业知识，系统也能提供准确的回答。同时，由于答案是基于检索到的具体信息生成的，这大大减少了模型产生"幻觉"（即生成看似合理但实际上不正确的信息）的可能性。
所谓的传统RAG，全称为基于向量数据库的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种先进的人工智能方法。它的主要目标是通过引入外部知识来增强语言模型的输出质量。传统RAG技术的核心在于利用向量数据库进行高效的语义搜索，以辅助语言模型生成更准确、更丰富的回答。
RAG技术通过将检索到的信息与语言模型的生成能力相结合，能够有效地处理复杂查询和生成信息丰富的回答。它包括两个主要组件：检索器（Retriever）和生成器（Generator）。
- 检索器负责从向量数据库中检索与用户查询最相关的信息。当系统接收到用户查询时，它会将查询转化为向量表示。这个向量随后用于在预先构建的向量数据库中搜索语义相似的文档或信息片段。这个过程利用了向量空间中的相似度计算，通常采用余弦相似度等方法来快速定位最相关的信息。
- 生成器则利用这些信息来生成回答。系统将检索到的相关信息与原始查询一起输入到大语言模型（如GPT系列）中。语言模型的任务是理解这些输入，并基于检索到的信息生成一个连贯、准确的回答。这个过程不仅仅是简单的信息复述，而是需要模型对信息进行综合、推理和重新组织，以产生符合查询需求的回答。
RAG的这种设计理念使得系统能够在保持语言模型灵活性的同时，也能够提供基于事实的、可追溯的回答。向量数据库可以持续更新，使系统能够适应不断变化的知识环境。同时，通过调整检索策略和优化向量表示方法，可以进一步提升系统的性能。
2.1. 传统RAG的核心链路分为三个阶段
在传统RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架中，核心链路通常包括以下几个步骤：
索引（向量嵌入）
索引阶段主要涉及将文档数据处理并存储为向量形式，以便后续的高效检索。
- 数据加载（Data Ingestion）：文档数据通过文档加载器（Document Loader）被引入系统。
- 文本分词（Text Tokenization）：文档被文本分词器（Text Splitter）分解成较小的文本块（Chunks）。
- 向量化（Vectorization）：嵌入模型（Embedding Model）将文本块转换成高维向量空间中的嵌入向量（Embedding Vectors）。
- 向量存储（Vector Storage）：嵌入向量被存储在向量数据库（VectorStore）中，以便于高效检索。
检索（相似查询）
检索阶段聚焦于根据用户的查询，从向量数据库中检索出最相关的文档。
- 查询嵌入（Query Embedding）：用户的问题被嵌入模型处理，转换成查询向量（Query Vector）。
- 向量检索（Vector Retrieval）：检索器（Retriever）使用查询向量在向量数据库中检索与问题相关的嵌入向量。
- 上下文构建（Context Construction）：检索到的嵌入向量对应的文本块与原始问题结合，构建成增强型提示（Augmented Prompt）。
生成（文档上下文）
这一阶段通过将检索到的相关信息和用户的原始问题结合起来，生成最终的答案。
- 语言模型提示（Language Model Prompting）：增强型提示被用作大型语言模型（Large Language Model, LLM）的输入。
- 回答合成（Answer Synthesis）：语言模型基于提示生成回答，合成器（Synthesizer）在此过程中将信息融合并生成自然语言回答。
- 答案输出（Answer Output）：最终生成的回答被输出，作为对用户查询的响应。
2.2. 传统RAG技术的优势
传统RAG（Retrieve-and-Generate）技术在解决大型语言模型在特定领域或高度专业化查询时的局限性方面，表现出了显著的优势。
- 避免“幻觉”问题：RAG通过检索外部信息辅助模型回答问题，减少生成不准确信息的问题，增加回答的可追溯性。
- 数据隐私和安全：RAG可以将知识库作为外部附件，管理私有数据，避免数据泄露。
- 信息的实时性：RAG允许实时检索最新信息，解决知识时效性问题。
- 提高检索效率：向量数据库能够高效地处理和检索大量嵌入向量，捕获深层语义信息，提升检索效率。
- 处理多模态数据：向量数据库不仅限于文本，还能处理图像、音频等多模态数据，增强RAG系统的泛化能力。
RAG技术通过结合检索和生成两种方法，提高了模型在各种主题和领域中的表现，尤其是在面对模型训练数据之外的知识和最新信息时可能出现的问题。RAG通过检索增强，提供了一种与外部信息高效互动的解决方案。
2.3. 传统RAG存在的问题
传统RAG希望通过知识库的关联知识增强大模型问答的上下文以提升生成内容质量，但也存在诸多问题，在论文《Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System》中总结了传统RAG的7个问题：
- 知识库内容缺失：提出的问题无法从现有文档中回答。在理想情况下，RAG 系统会回复“抱歉，我不知道”。但是，对于与内容相关但没有答案的问题，系统可能会被欺骗而给出答案。
- TopK截断有用的文档：问题的答案在文档中，但因为相似度不够高，而被TopK截断，导致无法返回给用户。本质上是相似度不能精确度量文档相关性。
- 上下文整合丢失：从数据库中检索到包含答案的文档，因为重排序/过滤规则等策略，导致有用的文档没有被整合到上下文中。
- 有用信息未识别：受到LLM能力限制，有价值的文档内容没有被正确识别，这通常发生在上下文中存在过多的噪音或矛盾信息时。
- 提示词格式问题：提示词给定的指令格式出现问题，导致大模型/微调模型不能识别用户的真正意图。
- 准确性不足：LLM没能充分利用或者过度利用了上下文的信息，比如给学生找老师首要考虑的是教育资源的信息，而不是具体确定是哪个老师。另外，当用户的提问过于笼统时，也会出现准确性不足的问题。
- 答案不完整：仅基于上下文提供的内容生成答案，会导致回答的内容不够完整。比如问“文档 A、B和C的主流观点是什么？”，更好的方法是分别提问并总结。
针对以上的7个问题：
- 问题1-3：属于知识库工程层面的问题，可以通过完善知识库、增强知识确定性、优化上下文整合策略解决。
- 问题4-6：属于大模型自身能力的问题，依赖大模型的训练和迭代。
- 问题7：属于RAG架构问题，更有前景的思路是使用Agent引入规划能力。
考虑到传统RAG能力上的不足，Graph RAG从增强知识确定性角度做了进一步的改进，相比于传统的基于向量格式的知识库存储，Graph RAG引入了知识图谱技术，使用图格式存储知识。
基于图数据库的RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术是一种结合了图数据库的复杂关系处理能力和RAG架构的文本生成技术。图数据库以其在存储和查询高度互联数据方面的优势，特别适合实现RAG中的检索组件，尤其是在处理实体关系和知识图谱时。
在基于图数据库的RAG技术中，图数据库作为知识库，存储了丰富的实体（节点）和它们之间的关系（边）。这些实体和关系可以是任何形式的结构化数据，例如人物、地点、事件以及它们之间的联系。
与传统的RAG技术类似，基于图数据库的RAG技术中的检索组件负责根据用户的查询从图数据库中检索相关信息。这一过程可能涉及到复杂的图查询，例如寻找特定的路径或模式，以找到与查询最相关的信息。检索到的信息随后被用作上下文，输入到LLM中，它利用检索到的信息来生成回答。
GraphRAG技术能解决的问题：
- 复杂关系理解：能够理解和检索实体间的复杂关系，提供更深入的语义理解和回答。
- 动态知识更新：图数据库可以实时更新，确保RAG系统访问到最新的信息和知识。
- 多跳推理：在图数据库中，可以通过多跳查询来发现间接关系，这对于某些需要推理的查询非常有用。
- 个性化和定制化：图数据库可以根据用户的特定需求和偏好来定制化检索和生成过程。
- 跨领域知识整合：图数据库能够整合不同领域的知识，支持跨领域的查询和生成任务。
- 减少模型幻觉：通过检索可靠的外部信息，减少语言模型生成不准确或虚假信息的风险。
- 增强的交互体验：在聊天机器人和虚拟助手等应用中，提供更加丰富和准确的交互体验。
- 知识发现和创新：利用图数据库的模式识别能力，支持新知识的发现和创新思维的生成。
在GraphRAG框架中，核心链路通常包括以下几个步骤：
- 数据加载（Data Ingestion）:文档数据通过文档加载器（Document Loader）被引入系统。
- 文本分词（Text Tokenization）:文档被文本分词器（Text Splitter）分解成较小的文本块（Chunks）。
- 信息抽取（Information Extraction）:信息抽取器（Extractor）从文本块中抽取结构化信息，形成知识三元组（Triplets）。
- 图数据库构建（Graph Database Construction）:抽取的知识三元组被存储在图数据库（GraphStore）中，构建起图谱结构。
- 查询解析（Query Parsing）:问题输入后，通过关键词抽取器（Keyword Extractor）从问题中提取关键信息。
- 图遍历检索（Graph Traversal Retrieval）:图遍历器（Traverser）根据提取的关键词在图数据库中执行遍历操作，检索出相关的子图（Subgraph）。
- 上下文构建（Context Formation）:检索到的子图与原始问题结合，构建成增强型查询上下文（Augmented Query Context）。
- 提示生成（Prompt Construction）:增强型查询上下文形成输入提示（Prompt），准备输入到大型语言模型（LLM）。
- 语言模型提示响应（Language Model Prompting）:大型语言模型接收输入提示，并根据其生成回答。
- 回答合成（Answer Synthesis）:回答合成器（Synthesizer）将语言模型的输出转换成最终的自然语言回答。
- 答案输出（Answer Presentation）:最终生成的回答被格式化并呈现给用户。
Graph RAG的核心链路分如下三个阶段：
- 索引（三元组抽取）：通过LLM实现文档的三元组提取，写入图数据库。
- 检索（子图召回）：通过LLM实现查询的关键词提取和泛化（大小写、别称、同义词等），并基于关键词实现子图遍历（DFS/BFS），搜索N跳以内的局部子图。
- 生成（子图上下文）：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。
需要说明的是，从文本中提取三元组和关键词借助了现有的文本大模型的能力，借助于大模型微调技术，可以针对性的构建面向知识抽取、实体识别、自然语言翻译的专有大模型。将自然语言转换为图查询语言时，借助于Text2GQL、Text2Cypher技术微调的图查询语言专有模型，可以直接将自然语言转换为图查询语言，代替基于关键词中心的子图搜索从而获得更精确的图谱数据。
4.1. 架构设计
在上面的架构图中，每个组件都有其独特的职责，共同构成了一个协调一致的GraphRAG系统。
首先，Loader组件负责将多样化的数据源加载到系统中，为后续处理提供原材料。接着，Splitter组件将这些数据拆分成更易于管理和分析的小块。Extract组件进一步从这些数据块中提取关键信息，识别出实体、属性和关系，为构建或丰富知识图谱打下基础。
知识图谱Knowledge Graph作为系统的核心，它以图的形式组织知识，使得实体间的关系得以直观表达。与此同时，GraphStore作为图数据库存储，为知识图谱的检索和更新提供了强大的后端支持。
当用户提出查询时，Retriever组件利用图数据库中的知识图谱进行信息检索，快速找到与查询相关的信息。然后，Synthesizer组件将检索到的信息与原始查询结合，形成一个丰富的上下文，为语言模型提供输入。LLM (Large Language Model)接收到这个上下文后，利用其强大的生成能力，产出准确、连贯的回答或内容。
整个系统借助于支持RAG的AI工程框架LangChain进行实现。
通过这种设计，GraphRAG系统不仅能够处理复杂的查询，还能够生成丰富、准确和有洞察力的内容，满足现代智能系统在数据处理和知识管理方面的高标准要求。
4.2. 技术选型
基于以上对传统RAG和Graph RAG的能力介绍，要构建一个完整的GRAPH RAG链路，离不开三个重要的子系统：
- 支持RAG的AI工程框架，例如LangChain、LlamaIndex等
- 构建知识图谱平台：图平台（GraphPlatform）
- 图数据库：分布式原生图数据库GDMBASE
LangChain
LangChain是一个开源的Python库，专门设计用于构建和部署基于大型语言模型（LLMs）的应用程序。它提供了一套灵活的、模块化的组件，使得开发者能够轻松地将语言模型集成到各种应用场景中，包括但不限于聊天机器人、内容生成、问答系统等。LangChain的核心优势在于其简化了与语言模型的交互，并通过提供工具来处理提示工程、数据检索和结果后处理等任务，极大地加速了AI应用的开发流程。通过LangChain，开发者可以构建一个高度定制的GraphRAG系统。
GraphPlatform
图分析平台是一站式企业级图数据管理分析软件，提供了从数据整合到关联分析、再到知识获取以及决策辅助的图数据分析全生命周期的能力。基于自研分布式图数据库和分布式图计算引擎，致力于帮助企业用户结合业务场景建立高效的图数据应用生态，实现从经验驱动决策到数字驱动决策的转变。
GDMBASE
GDMBASE是四川蜀天梦图数据科技有限公司开发的具有完全自主知识产权的 高性能、高可用、高扩展性的超大规模分布式原生图数据库产品，支持海量数据 存储与计算，并提供丰富的查询、计算能力和运维管理工具。
4.3. 方案优势
通过在 Graphrag 方案中结合 LangChain、GraphPlatform 和 GDMBASE，我们构建了一个智能化、可扩展且高性能的图数据管理与分析平台。
智能化数据处理与分析 - LangChain：
- 丰富的语言模型集成：LangChain 可以无缝集成多种自然语言处理模型，为方案提供更强的语义分析能力。这使得在处理非结构化数据和自然语言查询时表现优异，提升了用户与数据之间的交互体验。
- 自动化工作流编排：LangChain 提供的链式调用和工作流编排功能，使复杂的数据处理流程能够被自动化调度，有效简化开发与运维工作。对于需要进行多步处理的数据任务，LangChain 的自动化特性使得操作更高效，降低了开发者的工作量。
可扩展与灵活的图数据管理 - 图平台（GraphPlatform）：
- 灵活的可扩展架构：GraphPlatform 支持多种扩展方式，允许用户根据业务需求灵活调整数据模型和处理流程。这使得方案可以快速适应业务的变化，无需对底层架构进行大幅修改，提升了系统的长期适应性。
- 高效的图计算能力：GraphPlatform 具备强大的图计算引擎，能够高效处理复杂的图数据查询与分析任务。无论是关系分析、路径搜索还是社区检测，GraphPlatform 都能够在大规模数据环境下保持稳定的性能表现。
高性能与稳定的数据存储 - 图数据库GDMBASE：
- 原生图存储与高扩展性：GDMBASE 采用原生的图存储方式和免索引邻接设计，显著提升数据检索性能。通过分布式存储和多副本容错机制，支持系统的横向扩展，满足 Graphrag 系统在大规模数据处理中的高性能要求。
- 高性能查询与分布式事务支持：GDMBASE 兼容 OpenCypher 查询语言，并内置优化器，能加速复杂查询处理。同时支持分布式事务协议，确保数据一致性，适应高并发场景的需求，使得 Graphrag 系统在处理复杂图数据时更高效。
- 多语言支持与便捷数据管理：提供多种开发语言驱动，便于 Graphrag 系统的集成与扩展。加上数据导入、导出及备份恢复工具，GDMBASE 能轻松管理大规模数据，保障数据的安全性和可用性。
在以上方案中，LangChain 提供智能语义分析与自动化工作流支持，GraphPlatform 实现高效的图计算与灵活的架构扩展，GDMBASE 则确保了图数据的高效存储与检索能力。这样的组合方案，不仅满足当前复杂数据环境下的多样化需求，还为未来的数据扩展与业务增长提供了充足的支持。
随着人工智能技术的不断进步，我们正处于一个令人兴奋的转折点，智能系统正逐步从简单的信息处理者转变为能够理解、推理并生成复杂知识的协作伙伴。在这篇博客中，我们深入探讨了RAG技术的演进，特别是GraphRAG如何将知识图谱的强大能力与图数据库的高效检索结合起来，为构建下一代智能应用提供了坚实的基础。
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