GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是检索增强生成（RAG）技术的升级版本，通过将知识图谱（Knowledge Graph）与大型语言模型（LLM）结合，解决了传统RAG在处理复杂查询、多跳推理和跨文档语义关联上的局限。其核心目标是通过结构化的知识图谱表示，捕捉数据中实体、关系及全局语义，从而提升LLM对私有或未训练数据的理解与生成能力。
一、GraphRAG
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复杂查询：利用社区聚类（如Leiden算法）生成分层摘要，支持跨文档主题分析（如“近五年AI研究趋势”），实现全局语义理解，解决复杂查询。 -
多跳推理：通过图谱路径回答需多次关联的问题（如“A事件如何间接导致C结果”。
案例1：复杂查询（社区聚类 + 跨文档主题分析）
将海量AI文献数据划分为高内聚、低耦合的社区，每个社区代表一个研究主题。在社区聚类基础上，分析不同主题间的关联与演化趋势。
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输入：近五年AI领域文献数据。 -
构建文献网络：以文献为节点，引用关系为边，构建加权图。 -
社区聚类：使用Leiden聚类算法，输出分层社区结构。
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第一层：基础技术（机器学习、深度学习） -
第二层：应用领域（自然语言处理、计算机视觉） -
第三层：细分方向（生成式AI、多模态学习）
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生成分层摘要： -
对每个社区提取高频关键词、主题词，生成社区级摘要。 -
聚合社区摘要，形成全局分层摘要。
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主题关联分析：计算社区间主题相似度（如余弦相似度），构建主题关联图。 -
趋势预测：基于时间序列分析，识别主题的兴起、衰落与融合。
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输出：“近五年AI研究趋势”报告 -
2020-2021：深度学习模型优化（如Transformer改进） -
2022-2023：大语言模型（如GPT系列）爆发 -
2024：多模态AI与具身智能（Embodied AI）兴起
通过知识图谱路径，回答“A事件如何间接导致C结果”的复杂问题。
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问题：“A事件（2019年Transformer架构提出）如何间接导致C结果（2023年ChatGPT发布）？” -
构建知识图谱： -
节点：事件、技术、领域、机构等。 -
边：因果关系、引用关系、合作关系等。
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图谱路径分析： -
A事件→ B事件（2020年Google发布BERT模型，验证Transformer有效性）。
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B事件→ C事件（2022年OpenAI基于Transformer训练GPT-3，2023年发布ChatGPT）。 -
解释生成：将路径转化为自然语言描述，例如：Transformer架构的提出（A）推动了预训练语言模型的发展（B），最终催生了ChatGPT（C）。
二、知识图谱
如何进行知识图谱（Knowledge Graph）的构建？知识图谱构建的核心是将非结构化数据转化为语义网络，通过实体识别、关系抽取和图谱融合，最终形成可查询、可推理的知识图谱。这一过程需要结合NLP技术、图数据库和领域知识，适用于智能问答、企业决策支持等场景。
一. 知识图谱构建核心：将非结构化文本转化为结构化知识网络
知识图谱构建的核心任务是将海量非结构化文本数据（如新闻、文献、网页内容等）转化为结构化的知识图谱。在这一过程中，节点代表实体（如人物、地点、事件、概念等），边则表示实体之间的语义关系（如“糖尿病→胰岛素→副作用”）。通过这种结构化表示，知识图谱能够清晰展现实体间的关联，为后续的语义推理、信息检索和智能问答提供支持。
二. 知识图谱构建过程：实体识别、关系抽取和图谱融合
- 实体识别：从文本中识别出关键实体（如“糖尿病”“胰岛素”“副作用”），并将其作为知识图谱的节点。
示例：从“糖尿病患者使用胰岛素可能引发低血糖”中抽取实体“糖尿病”“胰岛素”“低血糖”。 - 关系抽取：确定实体之间的语义关系（如“治疗”“引发”“属于”等），并将其作为边连接相关节点。
示例：根据上述文本，构建关系“糖尿病→治疗→胰岛素”“胰岛素→引发→低血糖”。 - 图谱融合：合并来自不同文本的重复实体或关系，确保图谱的一致性。
示例：若另一文本提到“胰岛素的副作用包括低血糖”，则将其与现有关系融合，形成更完整的图谱。
三、知识图谱典型案例：构建糖尿病知识图谱
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数据来源：医学文献、百科词条、患者论坛。 -
实体：糖尿病、胰岛素、低血糖、血糖监测、饮食控制。 -
关系：糖尿病→治疗→胰岛素，胰岛素→引发→低血糖，糖尿病→管理→血糖监测。
