GraphRAG：利用知识图谱增强自然语言生成的创新方法

GraphRAG 是一种先进的结构化检索增强生成（RAG）方法，利用知识图谱提升大型语言模型（LLM）的推理能力和答案准确性，特别适用于企业内部的专有数据查询。

自然语言与知识图谱的接口趋势

与知识图谱的自然语言接口日益流行。这一趋势将持续并改变我们熟悉的计算机系统交互方式。自然语言查询（NLQ）是迈向这一方向的重要步骤，许多企业希望能使用自然语言在其数据上进行查询。

为什么 GraphRAG 是理想解决方案？

使用现成的大型语言模型（LLM）聊天机器人在企业中的问答应用效果有限，因为它们不包含关于企业活动的专有知识。GraphRAG 提供了一种理想的解决方案，能够根据您的具体需求定制 LLM。

什么是 RAG？

检索增强生成（RAG）是一种自然语言查询方法，用于增强现有的 LLM，提供更多与问题相关的外部知识。它包括检索信息组件，用于从外部来源获取额外信息（称为“基础上下文”），然后将其馈送到 LLM 提示中，以更高的准确性回答所需问题。

RAG 的多功能应用

除了问答，RAG 还可用于信息提取、推荐系统、情感分析和摘要生成等多种自然语言处理任务。

如何实现 GraphRAG？

为了实现 GraphRAG 问答，您需要选择将哪些信息发送给 LLM。通常是根据用户问题的意图查询数据库。向量数据库最适合此目的，因为它们通过嵌入捕捉潜在语义、句法结构和项目之间的关系。

基本实施简单，但需考虑以下挑战：

• 数据质量与相关性：如何获取最相关的内容并发送给 LLM 是关键。
• 动态知识处理：需要不断更新向量索引，这对系统的效率和可扩展性提出挑战。
• 生成结果的透明度：确保系统的可信度和可用性。

GraphRAG 的不同变种

GraphRAG 是对流行的 RAG 方法的增强。GraphRAG 使用图谱数据库作为 LLM 提供的上下文信息来源，结合实体描述及其属性和关系，从而促进 LLM 更深入的见解。以下是几种不同的 GraphRAG 变种：

• 图谱作为内容存储：从文档中提取相关内容，并使用它们来回答问题。
• 图谱作为专业知识库：提取与自然语言问题相关的概念和实体描述，并将其作为附加“语义上下文”传递给 LLM。
• 图谱作为数据库：将自然语言问题映射到图谱查询，执行查询并让 LLM 总结结果。

GraphRAG 解决方案

• Ontotext GraphDB
• Microsoft GraphRAG

自己设计

只要满足下面图示，即可自己制作 GraphRAG。

图数据库：（以下提供的图数据库只是作者使用过的）

• Neo4j
• NebulaGraph

总结

GraphRAG 代表了 LLM 增强的重大进展。通过有效结合检索和生成方法的优势，GraphRAG 提升了 LLM 提供准确、相关和上下文信息丰富的答案的能力。这一技术不仅改进了输出的总体质量，还扩展了 LLM 处理复杂和细微问题的能力。GraphRAG 在各种应用中开创了新可能，从先进的聊天机器人到复杂的数据分析工具，成为自然语言处理领域的重要发展。