一篇大模型GraphRAG最新综述

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AI 的“知识焦虑”

很多时候，即使是最强大的 AI 模型，在面对复杂问题时也会显得力不从心？它们仿佛拥有惊人的记忆力，却无法真正理解知识背后的逻辑和关联。这就像一个学霸，背诵了无数知识点，却难以灵活运用。

原因在于，传统的 AI 模型（例如大模型）处理信息的方式，通常是将数据视为孤立的个体。它们无法像人类一样，自然而然地捕捉到数据之间的关系，而这种关系正是理解知识的关键。

为了解决这个问题，所以 GraphRAG ，它来了。通过将图结构引入了 AI 的知识获取过程。

什么是 GraphRAG？

GraphRAG，全称 Graph Retrieval-Augmented Generation，即基于图结构的检索增强生成。简单来说，它是一种让 AI 模型从外部知识库中检索相关信息，并将其融入自身知识体系的技术。

所以，GraphRAG 与传统的 RAG 之间有何不同呢？

关键区别：从文本到图

• 传统 RAG：

将知识存储为文本片段（例如句子、段落）。

基于关键词或语义相似度进行检索。

检索结果通常是孤立的文本块。

不擅长处理隐含关系、多跳推理等复杂逻辑。

• GraphRAG：
• 将知识存储为图结构，节点代表实体（例如概念、对象），边代表实体之间的关系。
• 基于图的结构和语义进行检索，如实体链接、关系匹配、图遍历等。
• 检索结果是包含复杂关系的图结构，可以灵活组合。
• 更擅长处理关系推理、长程依赖、和多步规划等复杂逻辑。

你可以把 GraphRAG 看作一个聪明的知识管理员，它不仅知道每个知识点的名称，还知道它们之间的关系，并能根据你的需求，快速找到最相关的知识脉络。

GraphRAG 的核心组件：构建知识高速公路

GraphRAG 的实现并非一蹴而就，它需要一系列关键组件的协同工作：

1.Query Processor（查询处理器）：

将用户的自然语言查询转化为适合图检索的形式。

使用诸如实体识别、关系提取等技术，从查询中提取关键实体和关系。

2.Graph Data Source（图数据源）：

存储结构化的知识图谱，可以是知识图谱、文档图、社交图等多种形式。

根据不同的应用场景，知识的表示方式也会有所不同，比如药物分子结构、产品分类结构等。

3.Retriever（检索器）：

根据查询处理器提取的信息，从图数据源中检索相关的节点、边和子图。

使用图遍历、嵌入匹配等技术，确保检索到的内容具有较高的相关性和结构性。

4.Organizer（组织器）：

• 对检索到的内容进行精炼、排序和重组。
• 使用图剪枝、重排序、增强等技术，确保检索结果更适合生成器的使用。

5.Generator（生成器）：

• 利用组织器处理后的信息，生成最终的答案或内容。
• 可以采用 GNN、Transformer 等模型，确保生成的内容准确且连贯。

这些组件就像一条知识高速公路的各个关卡，协同工作，确保知识能够高效、准确地流动，最终到达 AI 的大脑。

GraphRAG 的应用场景：知识应用的无限可能

GraphRAG 的出现，为 AI 带来了更强大的知识应用能力，在许多领域都展现出巨大的潜力：

• 知识图谱问答：能够回答包含复杂关系的查询，例如“哪些药物可以治疗某种疾病，并且影响特定的基因”。
• 文档摘要和生成：能够理解文档之间的关联，生成更高质量的摘要或文章。
• 科学研究：能够辅助科学家发现新的药物、理解复杂的生物网络，加速科研进程。
• 社交网络分析：能够分析用户之间的关系，进行精准的用户画像和推荐。
• 规划和推理：能够理解事物之间的依赖关系，进行多步骤规划和复杂推理，例如实现机器人的复杂操作。

Agent 的力量：智能协作，灵活应变

值得一提的是，GraphRAG 可以与 agent 技术相结合，形成更强大的智能系统。Agent 具备自主行动、与环境交互和学习的能力。通过 GraphRAG，agent 可以获取丰富的知识，并利用图结构进行复杂推理，从而更加灵活和智能地完成任务。

挑战与展望：GraphRAG 的未来之路

虽然 GraphRAG 拥有巨大的潜力，但目前仍处于发展阶段，面临一些挑战：

• 图构建的复杂性：如何从不同类型的数据中构建高质量的图结构仍然是一个难题。
• 检索效率和准确性：如何在大规模图中进行高效、准确的检索仍然需要进一步研究。
• 多模态信息的融合：如何将文本、图像、音频等多种模态的信息融入图结构，也是一个重要的研究方向。

​​https://arxiv.org/pdf/2501.00309​​

​​https://github.com/Graph-RAG/GraphRAG​​

本文转载自 探索AGI，作者： 猕猴桃