什么是GraphRAG？
GraphRAG是一种结合了知识图谱（Graph）和检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented
Generation）技术的新型智能问答方法。它让大模型在回答问题时，不仅能查找文本，还能利用知识图谱中的结构化信息，像人一样“串联”知识点，给出更准确、更有逻辑的答案。
GraphRAG的基本原理
GraphRAG的核心思想是：先用知识图谱帮你找到问题相关的“知识节点”和它们之间的关系，再把这些信息喂给大模型，让它生成答案。这样，模型就能结合结构化知识和文本内容，回答得更聪明！
GraphRAG流程图：
GraphRAG和普通RAG的区别
- 普通RAG： 只检索文本资料，模型根据检索到的内容生成答案。
- GraphRAG： 先用知识图谱找到相关节点和关系，再结合文本内容，模型生成更有逻辑、更精准的答案。
对比举例：
普通RAG像是在一堆书里找答案，GraphRAG则像是先画出知识点之间的关系网，再结合书本内容，推理出更靠谱的结论。
GraphRAG的优势
- 能理解复杂的知识关系，推理能力更强
- 答案更准确、更有逻辑
- 适合需要多步推理、链式思考的问题
- 支持结构化和非结构化数据的结合
应用场景
智能问答
比如企业知识库、学术问答，能给出有依据的详细解答。
金融分析
分析企业投资、风险事件等复杂关系，辅助决策。
医疗知识检索
串联症状、疾病、药物等信息，辅助医生诊断。
法律合规
梳理法规条款、案例之间的关联，辅助法律检索。
生活化例子：GraphRAG流程
假如你问：“小明喜欢的人住在哪？”
- GraphRAG先在知识图谱里找到“小明喜欢小红”，再查“小红住在北京”。
- 把这些关系链路和相关描述整理出来。
- 最后，大模型结合这些信息，生成答案：“小明喜欢的小红住在北京。”
总结
GraphRAG让大模型不再“死记硬背”，而是学会了“串联知识、举一反三”。未来，GraphRAG将在智能问答、知识管理等领域发挥越来越大的作用！