知识密集型行业将是人工智能的主要应用方向。然而，理解庞大的非结构化信息仍然是一个重大挑战。此时，GraphRAG登场。

微软研究院刚刚发布了这一开创性方法的代码。重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG

但它是如何运作的呢？在其核心，GraphRAG是检索增强生成（RAG）的进化。传统的RAG通过在查询处理过程中提供相关的上下文信息来增强大型语言模型（LLM）的性能。GraphRAG更进一步。它将LLM生成的知识图谱与先进的图机器学习技术相结合。

这一过程复杂而强大。

• 首先，GraphRAG使用LLM处理整个数据集，提取实体和关系。这些构成了一个全面的知识图谱的基本要素。

• 接下来，它应用社区检测算法，识别密切相关实体的集群。

• 系统然后创建这些实体和关系的嵌入，实现语义搜索功能。

• 当一个查询进来时，GraphRAG可以执行两种类型的搜索。

• 对于广泛的问题，它使用全局搜索，遍历整个图谱以总结主题和概念。

• 对于具体的查询，它采用局部搜索，提取相关的子图并结合图结构和原始文本数据以提供详细的、具有上下文的答案。

风险很大。

GraphRAG可能改变我们在各个领域与大型数据集互动的方式。从商业智能到科学研究，从法律发现到医疗分析，潜在的应用是广泛的。它承诺发现隐藏的见解，连接分散的信息片段，并提供更全面、更细致的复杂查询答案。

然而，普及GraphRAG的道路并非没有挑战。

工业化GraphRAG面临几个障碍。

可扩展性是主要关注点。随着数据集的增长，图构建和查询的计算强度呈指数增长。目前的实现可能会在处理真正庞大的数据集时遇到困难。此外，系统对于实体和关系提取依赖于LLM可能引入潜在瓶颈。

API配额和处理能力限制可能会限制图构建的速度和规模。使用诸如NetworkX之类的库进行图操作，也可能会成为处理非常大图时的性能问题。

然而，这些挑战也为改进提供了机会。实施分布式图处理框架可以显著提升可扩展性。开发更高效的实体消歧技术将提高知识图的准确性。

整合外部知识库可以提供额外上下文并填补提取知识的空白。GraphRAG的时间推理能力还有提升空间，扩展其对多模态数据的支持，并提高其可解释性。

在接下来的部分中，我们将分析GraphRAG的内部运作，探讨其主要优势，并审视这项有前景的技术的未来路线。

Graph by AI

什么是GraphRAG以及它是如何工作的？

GraphRAG演进了检索增强生成。它解决了传统RAG系统的关键局限性。标准的RAG依赖矢量相似性搜索。GraphRAG更进一步。它构建整个数据集的丰富结构化表示形式，作为知识图。

在GraphRAG的核心是其LLM生成的知识图。创作过程非常迷人：

1.首先，实体和关系提取。一个大型语言模型处理整个数据集。它提取实体和关系，由自定义提示指导。这些形成了图结构的构建块。

2.接下来是图谱构建。实体变成节点。关系形成边缘。像NetworkX这样的图数据库可能创建这种基础结构。

3.然后，社区检测算法开始工作。他们识别紧密相关实体的群集。这些社区支撑语义分组和更高级别的主题识别。

4.图嵌入跟随。实体（可能还有关系）嵌入到矢量空间中。这使得语义搜索能力超越了简单的关键字匹配。

5.最后，分层聚类组织数据。它在各个抽象层次创建语义集群，使用知识图作为基础。

有了这种牢固的结构，GraphRAG在两种类型的查询中表现出色：

全局搜索解决广泛问题。“这些数据中的主题是什么？” 它穿越完整的图结构。它分析社区群集及其关系。通盘概念和模式浮现。一种类似map-reduce的算法可能推动该过程。“map”步骤查询每个社区群集。“reduce”步骤综合回应。

本地搜索处理有关实体或概念的特定查询。这是一个多步骤过程：

1. 识别相关实体。

2. 提取围绕它们的子图。

3. 将图结构与原始文本数据结合。

4. 在这个丰富的背景下应用向量相似性搜索。

5. 使用LLM生成响应，受图形和文本启发。

GraphRAG在关键领域表现优异。它擅长连接不同信息。它总结整个数据集中的概念。它探索实体之间的关系，即使这些关系在任何单个文档中并未明确说明。

GraphRAG的关键优势和使用案例

GraphRAG 是一个游戏改变者。它独特的能力为知识发现和分析带来了显著好处。让我们来探索一下。

连接不同信息

GraphRAG 擅长于“串联脉络”。它将分布在多个文件或数据集部分中的信息联系起来。微软对 VIINA 数据集的测试证明了这一点。该数据集包含了来自 2023 年 6 月的成千上万篇俄罗斯和乌克兰新闻文章。

考虑这个复杂的查询：“新罗西亚做了什么？”GraphRAG从数据集中的多个来源中编制了一个全面的答案。系统详细描述了与“新罗西亚”有关的各种行动和事件。这些包括其在冲突中的参与、政治宣言和领土要求。这样的综合远远超过了简单的关键字搜索或标准 RAG 系统。

它是如何做到的呢？图谱结构是关键。它使 GraphRAG 能够遍历实体之间的关系。它遵循的连接并非仅从文本中立即显而易见。这导致了传统分析方法可能会错过的发现。

总结主题与概念

GraphRAG 在另一个至关重要的领域表现出色：高层次摘要。它识别了整个数据集中的关键主题。这种“整个数据集推理”是无价的。它有助于了解大型文档集的总体内容和焦点。

请 GraphRAG 识别数据集中的主题。看着它施展魔法。它利用了其知识图谱结构，特别是社区群集。结果呢？一个连贯、相关的摘要。与基准 RAG 系统不同，GraphRAG 不仅仅返回提到“主题”的文本片段。它分析了概念的普遍性和相互关系。它识别了真正重要的主题。

这一能力有着广泛的应用。在商业情报方面，公司可以发现新兴趋势。科学研究人员可以追踪思想演变。记者可以揭示文件泄露中的隐藏联系。政府机构可以为决策过程提供信息。

改进的性能指标

GraphRAG性能超过基准RAG系统，初步基准测试显示关键指标一致改善

1. 全面性：回答涵盖更广的内容  

2. 人类赋权：对主张提供更好的支持证据  

3. 多样性：包括不同的观点以获得微妙的理解  

4. 事实准确性和连贯性：保持对源数据的忠实性  

这些改进很重要。它们转化为一个更可信、更有用的系统，适用于实际应用。用户对信息的完整性和准确性获得了信心。他们也对复杂主题有了更细致的理解。

潜在使用案例

GraphRAG的潜力涵盖了各个领域。让我们探索一些：

1. 企业知识管理：大型组织可以理清庞大的文件存储库。他们可以识别组织知识，追踪项目历史，并展示相关信息。

2. 法律发现：律师事务所可以在案件文件中发现重要联系。他们可能发现手动审查会忽略的关系。

3. 医疗研究：医学研究人员可以在病例记录和临床试验中发现模式。他们可以发现潜在的治疗相关性和需要进一步研究的领域。

4. 情报分析：政府机构可以识别新兴威胁。他们可以追踪感兴趣实体之间的关系并综合不同的信息。

5. 教育内容分析：机构可以创建更有效的学习资源。他们可以追踪教科书和学术论文中思想的发展。

6. 金融分析：投资公司可以发现趋势并评估风险。他们可以在财务报告和市场数据中发现隐藏的潜在投资机会。

7. 产品开发：公司可以引导创新努力。他们可以从客户反馈和市场调研中识别改进机会。

在每种情况下，GraphRAG增强了洞察发现。它连接信息，总结主题，并回答复杂的查询。结果呢？从庞大的非结构化数据集中获得更快、更高质量的洞察力。

工业化和改进GraphRAG

GraphRAG展现出巨大的潜力。然而，挑战依然存在。随着我们向更广泛的采用和工业化迈进，几个领域需要关注。

可扩展性：关键关注点  

处理大型数据集并不容易。GraphRAG正面临这一挑战。让我们逐一分析：  

• 图构建：这在计算上是密集的。使用LLM进行实体和关系提取需要大量资源。批处理有所帮助，但API配额和处理能力仍然限制了可扩展性。  

• 存储：Azure Blob Storage和Cosmos DB构成了坚实的基础。但数据集在增长。仔细管理这些资源变得至关重要。必须保持性能。必须控制成本。  

• 图处理：NetworkX目前表现良好。但对于非常大的图呢？我们可能需要更多的解决方案。像Apache Giraph或GraphX这样的分布式框架可能是答案。它们可以在构建和查询中提升可扩展性。  

• 嵌入生成：这是另一个计算障碍。为实体和文本单元创建和更新嵌入并非易事。对于非常大的数据集，优化变得至关重要。  

• 社区检测：随着图的扩大，我们面临的挑战也在增加。当前的算法可能不够用。我们需要更多可扩展的替代方案来保持高性能。  

生产系统策略：让它奏效

在生产系统中部署GraphRAG？考虑这些策略

1. 增量更新。只处理新的或变更的数据。这是高效的。它使知识图谱保持最新。

2. 异步处理，使用基于队列的系统。处理大规模的更新和查询而不阻塞其他操作。

3. 缓存和物化视图。提升查询性能。专注于常见问题和热门实体。

4. 分片。将非常大的图谱分布在多个机器上。改善存储容量和查询性能。

5. 流式更新。持续集成新数据。实时保持知识库的最新状态。

6. API管理。控制成本。确保一致的性能。实施排队 限速和优化提示。

当前的限制：改进的空间

GraphRAG 是一个重大进步。但它并不完美。这里是我们可以做得更好的地方：

• 实体消歧：这是一个大问题。目前，GraphRAG 在这方面存在问题。同一实体的不同提及可能会变成单独的节点。有歧义的引用可能无法正确解析。我们需要一个强大的消歧模块。它可以利用来自 SciSpaCy、自定义算法或外部知识库的技术。

• 外部知识集成：GraphRAG 从给定数据集中提取见解得很好。但它可以做得更多。与 Wikidata、DBpedia 或特定领域本体论的集成可以填补知识空白。

• 可解释性：GraphRAG 提供了一些出处。但复杂的查询需要更多。我们应该改进它解释其结论的方式，特别是对多跳知识图查询。

• 时间推理：增强 GraphRAG 对时间的理解。它可以更有效地跟踪事件或思想的演变。

• 多模态支持：文本只是个开始。想象一下 GraphRAG 处理图像、视频和结构化数据。其适用性将大幅扩展。

• 微调能力：让用户自定义。允许他们调整图构建和查询处理以满足特定领域的需求。

• 不确定性处理：实施方法来表示并推理不确定性。用户将更好地理解系统对输出的信心度。

前进的道路是清晰的。GraphRAG 有潜力。通过这些改进，它可以彻底改变我们与复杂数据集互动的方式。

结论

GraphRAG是一个改变LLM游戏规则的技术。它代表着从非结构化数据中获取洞察的改进。微软已经将大型语言模型与知识图谱融合在一起，创造出了一些非凡的东西。这个系统揭示了隐藏的联系，总结了复杂的主题，以前所未有的深度和细微之处回答了错综复杂的查询。

应用范围广泛而多样化。从企业应用到科研知识发现，从新闻编辑室到政策智库，GraphRAG的潜力无限。它为复杂查询提供了全面、多样化且有力支持的回应。现在，各个领域的知识工作者都有了一个强大的新盟友。

然而前方的道路并非一帆风顺。随着GraphRAG向更广泛的应用迈进，挑战也随之而来。可扩展性是一个问题。需要强大的实体消歧。与外部知识源的整合既带来挑战，也提供机会。这些是未来研究和发展的前沿。

然而，未来前景不可否认。GraphRAG 及其同类可能彻底改变我们与非结构化数据的互动。想象一下全面的、具有上下文意识的人工智能助手。它们可以在知识密集型任务的各个领域增强人类智能。可能性令人震惊。

参考文章:

GraphRAG案例讲解-由知识图谱驱动的辅助数据目录元数据发现大模型

重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG

开源GraphRAG解读：微软的人工智能驱动知识发现方法

GraphRAG工作原理揭秘及挑战