10｜进阶（二）：微软GraphRAG
常扬
本课程为精品小课，不标配音频
你好，我是常扬。
在关于 Modular RAG 的课程中，我们提到了 RAG 结合 Knowledge Graph （知识图谱）的概念。微软对此进行了深入的验证和项目实践，并于 2024 年 2 月发布了博客《GraphRAG: Unlocking LLM Discovery on Narrative Private Data》，同年 4 月又发布了论文《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》，深入探讨了和验证了 RAG 结合知识图谱的技术效果。最终，他们在 7 月初通过 GitHub 开源了 GraphRAG 项目，迅速获得了业界的广泛关注。
微软提出，在实际应用中，RAG 在使用向量检索时面临两个主要挑战。
信息片段之间的连接能力有限：RAG 在跨越多个信息片段以获取综合见解时表现不足。例如，当需要回答一个复杂的问题，必须通过共享属性在不同信息之间建立联系时，RAG 无法有效捕捉这些关系。这限制了其在处理需要多跳推理或整合多源数据的复杂查询时的能力。
归纳总结能力不足：在处理大型数据集或长文档时，RAG 难以有效地归纳和总结复杂的语义概念。例如，试图从一份包含数百页的技术文档中提取关键要点，对 RAG 来说是极具挑战性的。这导致其在需要全面理解和总结复杂语义信息的场景中表现不佳。
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1. 微软GraphRAG是对RAG系统的改进，利用知识图谱提高检索准确性和完整性，特别在处理多跳问题和复杂文档分析时表现突出。 2. GraphRAG通过构建知识图谱，克服了传统RAG的复杂推理局限性，提高了答案准确度和完整性，增强了数据理解和迭代效率，提升了可解释性和可追溯性。 3. 知识图谱是一种特殊类型的图谱，用于表示知识领域中的实体及其关系，通过结构化的方式组织信息，使机器能够理解和推理复杂的语义关系。 4. GraphRAG中的知识图谱提供了显式的语义关系，使模型能够理解实体之间的复杂关联，支持多跳推理和全局信息整合。 5. 构建知识图谱的问题在于成本，尤其是涉及大规模数据处理和图谱维护时，所需的资源和技术复杂性往往较高。 6. 知识图谱构建中的主要成本挑战包括数据收集与清洗成本、知识图谱构建成本和图谱的维护与更新。 7. 知识图谱的构建依赖于从数据中识别并提取实体及其关系，现在可以借助大模型来完成，但均需要大量的成本。 8. 知识图谱是动态的，随着新的数据和知识不断涌现，图谱需要持续更新以保持其准确性和时效性。 9. 知识图谱的维护和更新需要定期重新处理数据，以确保新添加的实体和关系与现有结构保持一致。
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