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微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万，生成式AI进入知识图谱时代？
文章摘要
摘要：
微软发布了一款名为GraphRAG的开源方案，该方案通过结合知识图谱与检索增强式生成（RAG）技术，显著提升了大型语言模型（LLM）的生成质量和结果的有用性。GraphRAG项目自上线以来迅速获得了开发者社区的广泛关注，星标量已达到10.5k。与传统的RAG相比，GraphRAG在处理私有数据集时展现出了卓越的性能，尤其是在需要综合不同信息片段以提供新见解或全面理解大型数据集时。GraphRAG利用LLM根据输入文本创建知识图谱，并结合社区摘要与图机器学习输出，增强了查询提示，从而在问答性能上实现了显著提升。
详细内容：
GraphRAG是微软推出的一种结合了知识图谱和检索增强式生成（RAG）的开源方案，旨在解决LLM在生成质量和结果有用性方面的不足。与普通RAG相比，GraphRAG通过使用LLM生成知识图谱，在文档分析和问答性能上实现了显著提升，特别是在处理私有数据时。GraphRAG的工作原理是利用LLM根据输入的文本库创建知识图谱，并结合社区摘要和图机器学习的输出，在查询时增强提示，从而在处理复杂问题时展现出超越传统RAG的性能。
然而，GraphRAG的原理和内容对于许多人来说难以理解。为此，Neo4j公司的CTO Philip Rathle发表了一篇博客文章《GraphRAG 宣言：将知识加入到生成式 AI 中》，用通俗易懂的语言详细介绍了GraphRAG的原理、优势以及与传统RAG的区别。Rathle认为，知识图谱的引入是生成式AI发展的关键，GraphRAG将取代仅向量RAG，成为大多数用例的默认RAG架构。
GraphRAG的优势主要体现在三个方面：一是准确度更高且答案更完整，能够提供更丰富、更有用的信息；二是在构建应用时数据可见，使得开发更简单；三是图谱易于理解和推理，有助于提高应用的可解释性和审计性。研究表明，GraphRAG在多个领域和场景下都能显著提升LLM的响应准确度和有用性。
此外，GraphRAG的生命周期包括创建图谱、向量化处理和图谱查询等步骤。创建图谱是GraphRAG的关键环节，可以从小规模图谱开始，逐步扩展和优化。随着工具的发展，图谱创建变得越来越容易。使用知识图谱还能提升数据理解，加快迭代速度，并在治理方面提供可解释性、安全性等优势。
总之，GraphRAG作为一种结合知识图谱和RAG的方案，为LLM的性能提升提供了新的可能性。随着技术的不断发展，GraphRAG有望在未来的生成式AI应用中发挥更大的作用。
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原文作者: 机器之心
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