在人工智能的宏伟蓝图中，GraphRAG（Retrieval-Augmented Generation） 技术以其独特的结构化方法，为大型语言模型 （LLM） 带来了革命性的改进。今天，我们将深入了解 GraphRAG 的奥秘，并探索它如何增强 LLM 处理私有数据的能力。
什么是 GraphRAG？
GraphRAG 是一种先进的检索增强生成技术，它与传统的基于语义搜索的方法不同。 GraphRAG 通过从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、生成社区摘要，并在执行基于 RAG 的任务时利用这些结构。
GraphRAG 的主要优势
结构化方法
与使用纯文本片段的简单语义搜索方法相比，GraphRAG 采用了一种结构化、分层的方法。
知识图谱构建
GraphRAG 能够从大量文本中提取实体、关系和关键主张，并将它们组织成知识图谱。
社区层次结构
通过 Leiden 技术对图谱进行层次聚类，形成社区，每个社区代表一组相关的实体。
社区摘要
为每个社区生成自下而上的摘要，帮助全面理解数据集。
查询模式
在回答问题时，GraphRAG 使用全局搜索和局部搜索模式，提供对社区摘要和具体实体的深入理解。
如何开始使用 GraphRAG？
解决方案加速器
微软推荐使用解决方案加速器包快速启动 GraphRAG 系统，它提供了一个用户友好的端到端体验，集成了 Azure 资源。
入门指南
查看 GraphRAG 的入门指南，了解如何开始使用这项技术。
深入学习
深入研究 Indexer 和 Query 包的文档，了解 GraphRAG 的主要子系统。
GraphRAG 与传统 RAG 的比较
基线 RAG
大多数基于 LLM 的工具使用基线 RAG 技术，它使用向量相似性作为搜索技术，以改进 LLM 的输出。
GraphRAG 的改进
GraphRAG 使用知识图谱，在处理复杂信息时，在问答性能上取得了显著提升。它特别擅长处理需要综合不同信息以提供新综合见解的问题，以及对大型数据集合或单一大型文档进行整体理解的问题。
GraphRAG 处理流程
索引
- 将输入文本分割成多个文本单元。
- 使用 LLM 提取实体、关系和关键主张。
- 对图谱进行层次聚类。
- 生成每个社区的摘要。
查询
在查询时，使用这些结构为 LLM 提供上下文材料，以回答问题。
提示调整
为了获得最佳结果，建议根据文档中的提示调整指南，对提示进行微调。
结语
GraphRAG 是微软研究团队在人工智能领域的最新突破，它为开发人员提供了一种全新的方式，以增强 LLM 处理私有数据的能力。无论您是 AI 领域的新手还是资深专家，GraphRAG 都值得您的关注。
想要了解更多关于 GraphRAG 的信息，或者开始使用这项技术，请访问微软 GraphRAG 页面。让我们一起探索人工智能的新境界！
希望这篇博客文章能够帮助您更好地了解 GraphRAG 技术，并激发您探索和应用这项技术的兴趣。如果您有任何问题或需要更多信息，请随时与我联系。