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沉寂了一段时间，近日微软更新了Graphrag 0.4.0版本，Graphrag v0.4.0 版本发布，包含增量索引、DRIFT图推理搜索查询模块、嵌入式工作流程改进、性能优化和错误修复等多项改进。
Key Takeaways:
* 添加了增量索引和 DRIFT图推理搜索模块。
* 改进了嵌入式工作流程，并添加了相应的 CLI 和示例 Notebook。
* 进行了大量的错误修复和性能优化，包括合并实体、优化子流程和移除冗余代码等
* 添加了运行时存储选项和其他配置选项，提高了灵活性。
* 更新了依赖项并改进了文档。
* 重构了部分代码，提高了代码可维护性和可读性。
* 添加了对托管身份的支持。
Source:
https://github.com/microsoft/graphrag/releases/tag/v0.4.0
https://github.com/microsoft/graphrag
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/introducing-drift-search-combining-global-and-local-search-methods-to-improve-quality-and-efficiency/
| Answer details | Drift (DS_Default) | Local (LS) |
|---|---|---|
| Supply Chain | Traced back to cinnamon in Ecuador and Sri Lanka [Redacted Brand] and [Redacted Brand] Brands Impacted Products sold at [Redacted Brand] and [Redacted Brand] | Plants in Ecuador |
| Contamination Levels | 2000 times higher than FDA max | Blood lead levels ranging from 4 to 29 micrograms per deciliter |
| Actions | Recalls and health advisories Investigating plant in Ecuador Issued warnings to retailers | Recalls and health advisories |
GraphRAG 自动调优提供快速适应新领域的能力
GraphRAG 利用大语言模型生成的知识图谱显著改善了检索增强生成 (RAG) 中的复杂问答。探索 GraphRAG 对新数据集的自动调优，使其更加准确和相关。
后续：在引导词到位后，DRIFT使用本地搜索变种执行每个后续操作。这会产生额外的中间答案和后续问题，形成一个不断完善的循环，直到搜索引擎满足其终止标准，目前该标准配置为两次迭代（进一步研究将探讨奖励函数以指导终止）。此阶段代表了一种全球信息驱动的查询精炼。使用全球数据结构，即使初始查询与索引角色偏离，DRIFT也能在知识图谱中导航至特定的相关信息。这个后续过程使DRIFT能够根据新出现的信息调整其方法。
DRIFT的未来版本将整合改进版的全球搜索，使其能够更直接地解决目前最好由全球搜索服务的问题。希望能够朝着一个单一查询接口的方向发展，能够服务于本地和全球各种问题。这项工作将进一步发展DRIFT的终止逻辑，可能通过一种奖励模型来平衡新信息与冗余。此外，使用全球或本地搜索模式执行后续查询可能会提高效率。一些查询需要更广泛的数据访问，这可以通过利用查询路由器和一种使用更少社区报告、令牌和整体资源的轻量级全球搜索变体来实现。
DRIFT搜索是正在探索的GraphRAG一系列重大优化中的第一个。它展示了全球索引如何甚至可以使本地查询受益。在我们的未来工作中，我们计划探索更多的方法，通过利用GraphRAG创建的知识图谱来提高系统的效率。
53AI，企业落地应用大模型首选服务商
产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
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