GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法

一、GraphRAG的用途是什么

 GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.

二、GraphRAG能做什么

GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.

 三、GraphRAG的特点

1.知识图谱提取:使用llm自动从输入文本文档中创建知识图谱,表示数据中的实体、关系和关键声明

2.层次聚类使用leiden技术对图进行层次聚类,识别密集连接节点的社区.社区摘要：为层次结构中的每个社区生成摘要,提供对数据集的整体理解

3.增强查询处理:在处理时利用知识图谱和社区摘要,提供比传统RAG方法更全面和多样化的响应

4.性能提审:与朴素RAG和层次文本摘要方法相比,GraphRAG在全面性、 多样性上表现更有,同时每次查询使用的token更少

四、与传统的RAG相比

1.数据结构和组织方式：·传统RAG主要使用非结构化文本数据和向量数据库。·GraphRAG:利用知识图谱，将数据组织为节点和关系的结构化形式。

2.检索方法·传统RAG通常使用向量搜索方法。·GraphRAG结合图结构和语义聚类等方法进行检索，能更好地捕捉信息间的关联。

3.上下文理解·GraphRAG通过知识图谱提供更丰富的上下文信息，使LLM能更全面地理解复杂查询。·传统RAG的上下文理解相对有限。

4,信息整合能力：·GraphRAG能更好地整合异构、相互关联的信息。·传统RAG在处理复杂、多方面信息时可能存在局限。

5.推理能力：·GraphRAG利用知识图谱的结构，具有一定的推理能力。·传统RAG主要依赖于文本匹配，推理能力较弱

6.适用场景： GraphRAG更适合处理需要全面理解大量数据集或复杂文档的查询。·

7.传统RAG在一般性问答和信息检索任务中表现良好。实现复杂度：·GraphRAG需要构建和维护知识图谱，实现复杂度较高。·传统RAG实现相对简单，易于部署。