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一、什么是 GraphRAG？

GraphRAG（基于图的检索增强生成）是在传统 RAG 方法的基础上，引入了图数据结构的新型方法。它利用大语言模型的强大自然语言理解能力，从非结构化文本中抽取实体和关系，构建知识图谱，并将其用于增强生成任务。

一文看懂GraphRAG：蚂蚁集团联合各所名校出品GraphRAG综述

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二、GraphRAG 的改进之处

GraphRAG 通过引入图结构，使得知识的组织和检索更高效，生成的答案更准确。具体体现在：

• 更好地组织知识： 以节点和边的形式表示实体和关系，清晰直观。
• 提高检索效率： 通过图检索，快速定位相关信息。
• 增强生成质量： 提供更丰富的上下文，提高答案的相关性和准确性。

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三、构建图的流程

在构建图的过程中，大模型起到了关键的作用，生成图需要的信息就是由大模型提取的

信息抽取： 自动识别文本中的实体（节点）和关系（边）。
自然语言理解： 处理复杂的语言现象，如指代关系、同义词、歧义等。
使用的提示词： 引导模型完成信息抽取任务
构建图数据结构：创建节点和边，添加属性。
导入图数据库：使用如 Neo4j 等图数据库存储。

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下面是构建图的案例，假设我们有以下文本：

“马云是阿里巴巴的创始人，他于1999年在杭州创立了阿里巴巴集团。这家公司后来发展成为全球最大的电子商务公司之一。”

1. 提示词设计

请从以下文本中提取所有的实体和它们之间的关系。对于每个关系，以三元组的形式呈现：（实体1，关系，实体2）。文本如下：“马云是阿里巴巴的创始人，他于1999年在杭州创立了阿里巴巴集团。这家公司后来发展成为全球最大的电子商务公司之一。”请注意处理代词和指代关系。

2. 大模型的输出

（马云，创立，阿里巴巴集团）
（阿里巴巴集团，成立时间，1999年）
（阿里巴巴集团，位于，杭州）
（阿里巴巴集团，是，全球最大的电子商务公司之一）

3. 解析大模型的输出

实体识别：

- 马云
- 阿里巴巴集团
- 1999年
- 杭州
- 全球最大的电子商务公司之一

关系识别：

- 马云 【创立】 阿里巴巴集团
- 阿里巴巴集团 【成立时间】 1999年
- 阿里巴巴集团 【位于】 杭州
- 阿里巴巴集团 【是】 全球最大的电子商务公司之一

4. 转换为图数据库信息

创建节点（Nodes）：

- 马云（类型：人物）
- 阿里巴巴集团（类型：公司）
- 1999年（类型：时间）
- 杭州（类型：地点）
- 全球最大的电子商务公司之一（类型：描述）

创建边（Edges）：

- （马云） 【创立】 → （阿里巴巴集团）
- （阿里巴巴集团） 【成立时间】 → （1999年）
- （阿里巴巴集团） 【位于】 → （杭州）
- （阿里巴巴集团） 【是】 → （全球最大的电子商务公司之一）

导入图数据库：
使用 Neo4j 等图数据库，将节点和边导入，建立知识图谱。

通过上面的流程，我们就完成了图的创建，至于后续的检索，应该大家就好理解了。