我要投稿

RAG在什么时候需要引入结构化的图结构(GraphRAG)

发布日期：2024-06-02 11:57:56 浏览次数： 3081

作者：许泽宇的技术分享

微信搜一搜，关注“许泽宇的技术分享”

基于知识图谱检索增强的文本生成（Graph-based Retrieval Augmented Generation，GraphRAG）是在自然语言处理（NLP）领域的一种方法，结合了图结构和检索增强生成技术。

GraphRAG的引入和应用标志着NLP技术的进一步发展，将检索和生成技术与图结构结合，能够更有效地处理复杂的语言任务和知识管理。其主要是为了解决传统RAG在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面遇到的困难，传统RAG遇到的困难主要包括：

1. 内容缺失：当知识库中缺少回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确的答案。进而造成生成的答案可能只回答了问题的一部分。
2. 全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，在检索过程中可能会错过与查询最相关的文档。
3. 未提取到答案：提取上下文与答案无关，即检索到的上下文可能与问题的答案无关。即使上下文中包含答案，大模型也可能未能提取出来，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。
4. 文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索出来的上下文完整性和与大模型交互的token数量，怎么控制好文档切分的度，是个难题。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。
5. 缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。

以下是一些引入GraphRAG的时机，通过引入GraphRAG，可以利用图结构的优势来解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。

1. 增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。
2. 处理多样化且相互关联的信息：在表示和存储多样化且相互关联的信息方面，图结构具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。
3. 提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。

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POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2026-04-23

从可观测到可理解：用 UModel 构建 Agent 原生的代码知识图谱

2026-04-23

Ontological Engineering：基于PolarDB-PG智能本体引擎实现“数据驱动”到“决策中心”

2026-04-22

还在关注Palantir本体论吗！看看OntoFlow本体建模平台：从数据 -> 知识图谱 -> 本体 -> 决策的完整链路功能演示

2026-04-19

碎片知识终于不乱了！这款开源 AI 工具，把笔记转为知识图谱，还能本地部署！

2026-04-07

卡帕西没做完的，开源社区48小时搞定了！完全体知识库，token省70倍

2026-03-28

当 SAP 买下 Reltio：企业软件进入“上下文时代”

2026-03-26

告别 AI 胡说八道！这款开源神器把代码变成知识图谱，让 Cursor 和 Claude 彻底读懂你的项目

2026-02-23

骚操作！把 Obsidian CEO 神级 Skill 灌进 Gemini，秒出 12 套知识图谱，太离谱！

联系获取

联系获取

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

大模型时代的知识工程：OpenKG年度回顾（2025-2026）

2026-02-20

别再往 AI 的上下文里“倒垃圾”了：Agent 的尽头，是 Skill Graphs

2026-02-21

骚操作！把 Obsidian CEO 神级 Skill 灌进 Gemini，秒出 12 套知识图谱，太离谱！

2026-02-23

知识图谱与大模型融合案例：16个行业案例揭示AI应用新范式，工信部标准院重磅发布

2026-02-06

卡帕西没做完的，开源社区48小时搞定了！完全体知识库，token省70倍

2026-04-07

Ontology-本体论

2026-02-20

知识图谱与大模型的结合：Stardog的本体论和符号化知识蒸馏技术解析

2026-02-11

告别 AI 胡说八道！这款开源神器把代码变成知识图谱，让 Cursor 和 Claude 彻底读懂你的项目

2026-03-26

基于 LLM 抽取与 Neo4j，从会议纪要构建自更新知识图谱

2026-02-03

Markdown文件本身就是智能体的图数据库！

2026-02-06

大家都在问

在大学里“知识图谱”，真的有人用吗？

2026-01-27

什么是本体（Ontology）？

2025-12-23

大模型落地最后一公里：为什么企业必须重构对“本体（Ontology）”的认知？

2025-12-01

文档知识图谱构建：AI代理如何简化复杂流程？

2025-07-29

如何搭建Agent的知识库底座？

2025-07-14

如何为客户数据构建语义视图？

2025-06-14

Agent Infra 图谱：哪些组件值得为 Agent 重做一遍？

2025-05-23

Graph-RAG全面综述：如何用知识图谱+大模型解决信息检索难题？

2025-05-23

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS Skill 提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI AI知识库开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB Palantir Glean Openclaw

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部