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Fusion GraphRAG 突破传统 RAG 局限，用图数据库技术打造更精准的企业级 AI 问答系统。核心内容： 1. 传统 RAG 面临的四大困境：细粒度检索不足、关系缺失、语义鸿沟和全局推理乏力 2. 图数据库如何解决这些问题：从孤立片段到关联网络的转变 3. Fusion GraphRAG 的实际应用与微软研究论文的验证
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
本文整理自 NebulaGraph Engineer Hao Wen 在 AI Memory Forum 2025 上的演讲。
Video：https://www.youtube.com/watch?v=sMKv4Uyh-gM
（需要🪄🪜进行访问）
今天我们不谈基础的图数据库概念与应用场景，而是聚焦于一个更前沿的融合领域——基于图的 RAG 平台。在大型语言模型席卷全球的当下，企业面临的核心挑战已从如何搭建一个大模型转变为如何安全、高效、低成本地使用大模型处理私有知识。
一、当前大模型落地的现实路径
面对私有化部署和知识更新问题，目前主要有两种路径：微调与纯接口调用。
- 微调：成本高昂、流程复杂，文档的每次更新都可能触发重新训练
- 纯接口调用：无法触及企业内部知识，无法根治模型的幻觉问题。
在这两种方案之间，RAG（检索增强生成）脱颖而出，成为平衡成本、安全性与可行性的主流范式。RAG 的核心逻辑清晰：为内部知识建立索引，在提问时先进行检索，再将精准的上下文喂给大模型，从而生成可靠答案。然而，当人们谈及 RAG，脑海中首先浮现的往往是向量数据库与嵌入模型。但这条路，真的足够平坦吗？
二、RAG 四大困境
深入实践后，我们发现传统的向量 RAG 存在几个结构性问题。
（一）细粒度检索不足
以《乔布斯传》为例，提问“乔布斯与 Apple 有哪些重要事迹”时，Apple 是决定检索准确性的核心实体。当相关内容集中于以 Apple 为主题的 chunk 中时，向量检索较容易命中。
但若 Apple 相关信息仅在讲述乔布斯个人经历等其他主题的 chunk 中零散出现，其语义权重会被整体主题稀释，导致关键事实难以被准确召回，暴露出向量 RAG 在细粒度检索上的局限性。
（二）关系缺失
文档之间天然存在引用、衍生、对立等复杂关系，向量数据库将文档切分为孤立的片段后，数据的关联随之减弱。
（三）语义鸿沟
语义相似度 ≠ 上下文相关性 。举个相似但不相关的例子，保温杯与保温大棚，两者 token 在很大比例上表达共同的语义：“保温”。但在一些场景下，想要了解保温杯却召回了保温大棚的信息。
RAG 在索引阶段即使设置了比较高置信度，也很可能因为其相似性而得到不相关的信息。
（四）全局推理乏力
"所有文档的核心观点是什么？"、"请总结出最重要的五个发现"。这类需要跨文档综合分析、提炼的全局性、社区级问题，恰恰是向量检索的短板。
三、图的破局：
从孤立片段到关联网络
如何破局？答案是图数据库。微软研究院一篇重要论文也论证了图数据库在增强 RAG 能力方面的价值。
事实上，NebulaGraph 在微软之前就率先提出了 GraphRAG，而且微软在论文中也引用了我们的 GraphRAG 相关工作。
NebulaGraph 是分布式开源图数据库，愿景是成为全球第一的图数据库厂商。目前，在 DB-Engines 的图数据库排行榜上，我们排名全球第二。
NebulaGraph 主要面向大规模、高性能的应用场景，支持千亿点、万亿边的超大规模数据集。同时，我们也是最早一批参与国际标准图查询语言 ISO-GQL 制定标准，并实现全球首个全面支持 ISO-GQL 的图数据库产品。
现在说回图数据库如何解决 RAG 所面临的挑战。
（一）解决文档切分难题
在向量数据库中，第一步通常是将文档切分成 chunk，然后生成向量。随之而来的问题是：chunk 多大才合适？
在图模型中，文档、章节、段落可以作为具有丰富属性的节点存在，并通过边明确表达其间的层级、引用关系，语义被结构性地保留下来。
（二）重建上下文关联
一个多级部门文档体系，比如一级部门纲领、二级部门细则、三级部门报告，彼此之间存在引用关系。
（三）解锁复杂推理能力
对于"文档 A 与文档 C 有何关联？"这样的问题，GraphRAG 可以通过子图搜索、路径查询轻松找出连接路径。
对于"总结核心要点"，则可以利用社区发现、中心性分析等图算法，识别出网络中最关键、最聚合的信息群。
四、超越 GraphRAG：Fusion GraphRAG 的诞生
当然，GraphRAG 自身也面临挑战：
为此，NebulaGraph 提出了原创的 Fusion GraphRAG 架构。
Fusion GraphRAG 在知识图谱之上，创新地增加了一层文档元数据与结构索引层。这一设计带来了显著的效率提升：
这一架构构建在 NebulaGraph 原生分布式图数据库之上，实现了图、向量、全文三索引融合。
图索引：负责处理实体、关系与复杂路径查询。
向量索引：快速捕捉语义相似的片段。
全文索引：支持精确的关键词匹配。
三种索引各司其职，又协同工作，再结合多样的图算法，共同支撑起强大的检索与推理引擎。
五、开箱即用的图增强 AI 平台
基于 Fusion GraphRAG，我们构建了完整的 AI 应用开发生态：
开发层面，用户可以零代码创建 AI 应用，选择使用的知识集。问答层面，体验如 ChatGPT 般自然流畅，并且因为基于图索引进行检索，因此整个过程是可视化、可解释、可审计的，你可以清晰地看到答案是如何一步步从知识网络中推理生成的。
在 Benchmark 测试中，我们平台的问答准确率达到了 0.81，在优化场景下可达 95%，显著优于当前领先的开源方案。
六、结语
大模型开启了人机交互的新篇章，但其在企业级场景中的真正价值释放，依赖于对私有知识的安全、精准、深度利用。当传统向量检索在复杂关联与深层推理面前力有不逮时，图数据库以其固有的关系表达能力，为 RAG 提供了关键的上下文、结构和逻辑。
而 NebulaGraph 的 Fusion GraphRAG，正致力于将图的深度、向量的广度与全文的精度融为一体，为企业构建下一代可信、可解释、具备复杂推理能力的 AI 应用，提供坚实的数据基础架构。
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