摘要

GraphRAG 是微软的先进人工智能系统，将大型语言模型与知识图谱相结合，用于全面的知识发现，提供语义搜索功能和深入的查询响应，尽管在可扩展性和实体消歧方面面临挑战。

主要观点：

- GraphRAG 将大型语言模型和知识图谱整合，用于增强知识发现。

- 它擅长连接跨数据集的信息，并提供细致入微的见解。

- 提供语义搜索功能和对广泛和具体查询的详细响应。

- 挑战包括面临日益增长的数据集的可扩展性问题以及实体消歧的限制。

- 潜在应用领域涵盖商业智能、医疗保健和法律发现等各个领域。

- 需要在可扩展性、实体消歧、外部知识整合和可解释性方面进行改进。

- 该系统有望改变与复杂数据集互动的方式，可扩展性是主要关注点。

来源：

https://medium.com/@alcarazanthony1/graphrag-microsofts-approach-to-ai-powered-knowledge-discovery-code-release-3f2ce752ce6f

正文

人工智能将成为知识的主要入口。然而，理解大量的、无结构的信息仍然是一个重大挑战。GraphRAG 应运而生。

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

但它是如何工作的？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。而 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。

这个过程复杂而强大。

• 首先，GraphRAG 使用 LLM 处理整个数据集，提取实体和关系。这些形成了一个全面的知识图谱的构建模块。

• 接下来，它应用社区检测算法，识别密切相关实体的聚类。

• 然后，系统创建这些实体和关系的嵌入，实现语义搜索功能。

  
  

当查询到来时，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，遍历整个图以总结主题和概念。

对于具体的查询，它使用局部搜索，提取相关子图，将图结构与原始文本数据结合起来，提供详细的上下文回答。

风险很高。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，潜在应用广泛。它承诺揭示隐藏的见解，连接分散的信息片段，并提供更全面、更细致的对复杂问题的回答。

然而，通向广泛采用的道路并非没有挑战。使 GraphRAG 工业化面临一些障碍。

可扩展性是主要关注点。随着数据集的增长，图谱构建和查询的计算强度呈指数增长。目前的实现可能难以处理真正庞大的数据集。

此外，系统对实体和关系提取的依赖LLMs引入了潜在的瓶颈。API配额和处理能力限制可能会制约图谱构建的速度和规模。使用类似NetworkX的库进行图操作，对于非常大的图谱也可能会成为性能问题。

然而，这些挑战也带来了改进的机会。实施分布式图处理框架可以显著增强可扩展性。

开发更高效的实体消歧技术将提高知识图谱的准确性。整合外部知识库能够提供额外的上下文，填补提取知识中的空白。还有改进GraphRAG的时间推理能力、扩展其对多模态数据的支持和提高其可解释性的空间。

在接下来的章节中，我们将分析GraphRAG的内部工作原理，探讨其主要优势，并研究这项有前景的技术未来之路。

GraphRAG是什么，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。标准RAG依赖于矢量相似性搜索。GraphRAG走得更远。它构建了整个数据集的丰富结构化表征，作为知识图谱。

在GraphRAG的核心是其LLM生成的知识图谱。创作过程非常迷人：

• 首先，实体和关系抽取。一个大型语言模型处理整个数据集。它提取实体和关系，由自定义提示引导。这些构成了图结构的基本组成部分。

• 接下来是图谱构建。实体成为节点。关系形成边缘。像NetworkX这样的图库可能创建了这个基础结构。

• 然后，社区检测算法开始工作。它们识别出密切相关的实体集群。这些社区支撑了语义分组和更高级别的主题识别。

• 然后是图嵌入。实体（可能还有关系）被嵌入向量空间。这使得语义搜索能力超越了简单的关键词匹配。

• 最后，层次聚类组织数据。它在各种抽象水平上创建语义簇，利用知识图作为基础。

  
  

有了这个强大的结构，GraphRAG在两种类型的查询中表现出色：

全局搜索处理广泛问题。“这些数据中的顶级主题是什么？”它遍历整个图结构。它分析社区集群及其关系。普遍概念和模式浮现。一种类似map-reduce风格的算法很可能推动了这个过程。“map”步骤查询每个社区集群。“reduce”步骤综合形成一致的响应。

本地搜索处理关于实体或概念的具体查询。这是一个多步骤的过程：

1. 识别相关实体。

2. 围绕它们提取子图。

3. 将图结构与原始文本数据相结合。

4. 在这种丰富语境中应用向量相似性搜索。

5. 使用LLM生成响应，受图和文本启发。

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都没有明确说明。

GraphRAG的主要优势和使用案例

GraphRAG 是一个改变游戏规则的创新。其独特的能力为知识发现和分析带来了重大好处。让我们来探索一下。

连接不同的信息

GraphRAG 擅长于“连接各种信息”。它将散落在多个文档或数据集部分中的信息联系起来。微软在 VIINA 数据集上的测试证明了这一点。该数据集包含了 2023 年 6 月份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：“新俄罗斯做了什么？” GraphRAG 应对如此挑战。它从数据集中的多个来源中编制了一个全面的答案。系统详细介绍了与“新俄罗斯”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。这种综合远远超过简单的关键词搜索或标准的 RAG 系统。

它是如何实现这一点的呢？图表结构是关键。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。

总结主题和概念

GraphRAG 在另一个关键领域表现出色：高层次摘要。它识别整个数据集中的关键主题。这种“整个数据集推理”是非常宝贵的。它有助于理解大量文档集的整体内容和重点。

请 GraphRAG 在数据集中识别顶级主题。看它如何运作奇迹。它利用其知识图谱结构，特别是社区群集。结果呢？一个连贯、相关的摘要。与基线 RAG 系统不同，GraphRAG 不仅仅返回提到“主题”的文本片段。它分析概念流行度和相互关系。它识别真正重要的主题。

这种功能具有广泛的应用。在商业智能领域，公司可以发现新兴趋势。科学研究人员可以跟踪想法演变。记者可以揭示文件泄露中的隐藏关联。政府机构可以为决策过程提供信息。

改进的性能指标

GraphRAG 优于基线 RAG 系统。初始基准测试显示，在关键指标上持续改善：

• 综合性：回答涵盖更多内容。

• 人权：为主张提供更好的支持证据。

• 多样性：包含不同观点，有助于深入理解。

• 事实准确性和连贯性：保持对源数据的忠实。

这些改进很重要。它们转化为一个对于实际应用更加值得信赖、有用的系统。用户们对信息的完整性和准确性更加自信。他们还会对复杂主题有更加细致的理解。

潜在用例

GraphRAG 的潜力跨越各个领域。让我们来探讨一些：

• 企业知识管理：大型组织可以理解庞大的文件存储库。他们可以识别组织知识，追踪项目历史，并呈现相关信息。

• 法律发现：律师事务所可以在案件文件中揭示重要关联。他们可能发现手动审阅会遗漏的关系。

• 医疗保健研究：医学研究人员可以在患者记录和临床试验中识别模式。他们可以发现潜在的治疗相关性和进一步调查的领域。

• 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。

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

• 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潜在的投资机会。

• 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研究中识别改进机会。

在每种情况下，GraphRAG 提升了洞察发现。它连接信息，总结主题，并回答复杂查询。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。

产业化和改善GraphRAG

GraphRAG显示着巨大的潜力。然而，仍然存在挑战。随着我们向更广泛的应用和产业化迈进，有几个领域需要关注

可扩展性：至关重要的问题

处理大型数据集并不容易。GraphRAG正视这一挑战。让我们来分解一下：

• 图谱构建：这是计算密集型的。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可伸缩性。

• 存储：Azure Blob Storage和Cosmos DB构成了坚实的基础。但数据集在增长。谨慎管理这些资源变得至关重要。性能必须得到保持。成本必须得到控制。

• 图处理：NetworkX目前运行良好。但面对非常庞大的图时呢？我们可能需要更多。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伸缩性。

• 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不是件简单的事。对于非常大型的数据集，优化变得至关重要。

• 社区检测：随着图谱扩展，我们的挑战也在增加。当前的算法可能不够用。我们需要更多可扩展的替代方案以保持高性能。

上线生产系统策略：让它发挥作用

在生产环境中部署GraphRAG？考虑以下策略：

1. 增量更新：仅处理新数据或更改的数据。这是高效的。它使知识图保持最新。

2. 异步处理：使用基于队列的系统。处理大规模更新和查询，而不会阻塞其他操作。

3. 缓存和物化视图：提升查询性能。关注常见问题和热门实体。

4. 分片：将非常大的图分布在多台机器上。提高存储容量和查询性能。

5. 流式更新：持续集成新数据。实时保持知识库最新。

6. API管理：控制成本。确保一致的性能。实施排队、速率限制和优化提示。

现在的限制: 提升空间

GraphRAG是一个重大进步。但它并不完美。这里我们可以做得更好：

• 实体消歧：这是一个大问题。目前，GraphRAG在这方面有困难。同一实体的不同提及可能会变成单独的节点。模棱两可的引用可能无法正确解决。我们需要一个强大的消岐模块。它可以利用来自SciSpaCy、定制算法或外部知识库的技术。

• 外部知识整合：GraphRAG可以很好地从给定数据集中获得见解。但它可以做得更多。与Wikidata、DBpedia或特定领域本体论的整合可以填补知识空白。

• 可解释性：GraphRAG提供了一些出处。但复杂的查询需要更多。我们应该改进它如何解释其结论，特别是对于多跳知识图谱查询。

• 时间推理：增强GraphRAG对时间的理解。它可以更有效地追踪事件或想法的演变。

• 多模态支持：文本只是一个开始。想象一下，GraphRAG处理图像、视频和结构化数据。其适用性会大幅扩展。

• 微调能力：让用户自定义。允许他们定制图谱构建和查询处理以适应特定领域。

• 不确定性处理：实施表示和推理不确定性的方法。用户将更好地理解系统对输出的信心。

前进的道路是清晰的。GraphRAG具有潜力。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。

总结

GraphRAG是一个引领变革的技术。它代表了从非结构化数据中获取洞察的改进。微软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。该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差别回答了复杂的查询。

应用场景？广泛而多样。从会议室到研究实验室，从新闻编辑室到政策智库，GraphRAG的潜力无限。它为复杂查询提供全面、多样、得到很好支持的回答。现在，不同领域的知识工作者们拥有了一个强大的新盟友。

但前方之路并非一帆风顺。随着GraphRAG向更广泛的应用迈进，挑战变得严峻。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，也蕴含着机遇。这些是未来研究和发展的前沿。

然而，诺言显而易见。GraphRAG及其同类可能彻底改变我们与非结构化数据的互动方式。想象一下整体的、具有上下文意识的人工智能助手。它们可以增强人类在各种知识密集型任务中的智能。可能性令人震撼