微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
GraphRAG:让AI从“检索”升级为“理解”,知识图谱赋能RAG实现质的飞跃。核心内容: 1. 经典RAG的局限性分析:碎片化检索与语义理解缺失 2. GraphRAG三层架构解析:图谱构建→关系检索→语义生成 3. 五大落地场景:医疗/法律/企业知识管理等领域的图谱应用实践
当我们说“大模型健忘”,其实说的是它的“知识储存能力有限”,尤其是面对企业内部专业文档、复杂背景知识时,一问三不知的现象比比皆是。
为了解决这个问题,RAG(Retrieval-Augmented Generation)应运而生,它通过检索外部知识增强生成回答的准确性,成了AI工程的“标准套路”。
但经典RAG也有短板:它只会“关键字匹配”,不会“理解知识结构”,检索和生成之间始终隔着一层“信息语义的墙”。
这时,GraphRAG来了。
它像一位擅长思维导图的“图谱师”,把文档中的知识关系“连线、归类、层次化”,让AI不仅能“查”,还能“懂” —— 这,是RAG的一次关键进化。
先来复习一下RAG架构的核心逻辑:
用户提问 → 文本向量化 → 相似文档检索 → 与问题拼接 → 喂给语言模型生成答案
这种方式虽然实用,但存在两个问题:
知识是碎片化的:检索结果是几个独立段落,不成体系
模型“不会关系”:无法理解A和B之间是什么关系
而GraphRAG的出现,就是为了解决这两点。
GraphRAG(Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation)是在RAG架构中引入知识图谱结构的增强版本,其核心理念是:
将原始文档中的实体、概念和关系抽取出来,构建成图谱结构,再参与RAG流程。
简单说,它让AI“有图可依”,不再“只看文本”。
GraphRAG = 三层增强:
图谱构建层
文本解析 → 实体识别 + 关系抽取 → 生成知识图谱(KG)
图谱检索层
用户问题向量化后,不只查文档,还查图谱上的相关节点和路径(更精确)
语义生成层
将图谱知识 + 文本片段 + 用户query 一起送进LLM,生成更准确的回答
一句话总结:
RAG:查段落拼一拼;GraphRAG:查图谱理逻辑,回答更有“章法”。
如果你的场景涉及“知识密集 + 概念关联多”,那GraphRAG就是如虎添翼的选择!
构建药物-症状-适应症-副作用的医学图谱,模型可回答:“这两种药能一起吃吗?”
从合同或法规中抽取“条款-行为-责任”的图谱,支持合规审查和法律问答
搭建“岗位-制度-流程”的组织图谱,HR助手能精准回答“试用期员工能请年假吗?”
解析论文中的“基因-疾病-药物”结构,辅助科研人员快速理解科研图谱
电商平台构建“产品-属性-FAQ-问题场景”的知识图谱,客服机器人变得更“专业”
from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, SummaryGraph
from llama_index.core.graph_stores import SimpleGraphStore
from llama_index.core.indices.composability import ComposableGraph
from llama_index.llms import OpenAI
# 加载文档
documents = SimpleDirectoryReader("docs/medical_qa").load_data()
# 创建图谱
graph_store = SimpleGraphStore()
graph = SummaryGraph.from_documents(documents, graph_store=graph_store)
# 创建索引
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
# 合并成GraphRAG管道
graph_rag_chain = ComposableGraph([graph, index])
# 用户查询
response = graph_rag_chain.query("治疗高血压的药物有哪些?")
print(response)
图谱服务:使用 Neo4j + REST API 提供图谱查询接口
LLM服务:部署 LLM 本地模型(如 Qwen1.5-1.8B)接入 LangChain 调用
整合链路:通过 LangChain Agent or GraphAgent 进行全流程协作调用
自动图谱构建工具链成熟(结合LLM的AutoKG技术)
图谱+Agent结合形成“思考路径”式问答
支持图谱编辑和多模态融合(如图+文本+音频)
行业专属图谱模板标准化,如金融、法律、医药
传统RAG让AI变成了“开卷答题王”;GraphRAG则让它具备了“逻辑推理和结构理解”的能力。
在 AI 的能力演化中,结构化知识注入是下一步关键。而GraphRAG,就是这个阶段的重要标志。
📌如果你的数据本身是结构复杂、概念层次清晰的,那么不要犹豫——GraphRAG一定是更优选项。
💬 最后一问:你有没有遇到RAG检索到的内容“答非所问”的尴尬?欢迎在评论区聊聊你的应用痛点!
下期预告:《AutoKG+GraphRAG:如何用大模型自动构建高质量知识图谱?》
觉得本文有帮助?点个“赞”+“在看”支持一下,欢迎留言或私信我交流!
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-04-13
2025-04-19
2025-04-16
2025-05-08
2025-04-23
2025-04-16
2025-06-06
2025-05-30
2025-05-19
2025-04-14
2025-07-09
2025-07-04
2025-07-01
2025-07-01
2025-07-01
2025-07-01
2025-06-30
2025-06-29