传统RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）和GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation，基于图的检索增强生成）是两种基于检索增强的生成模型技术，它们的核心区别在于对知识的组织方式和检索机制的设计。
传统的检索增强生成（RAG）依赖向量检索技术，从文档库中查找与用户问题相关的文本片段（chunks），再基于这些片段生成答案。
但这种方式可能忽略文本间的深层语义关系（如实体间的关联、因果链等），导致检索结果不够精准或遗漏关键信息。
GraphRAG是一种结合知识图谱（Knowledge Graph）与检索增强生成（RAG）的技术，旨在通过结构化数据提升大语言模型（LLM）在复杂场景下的推理能力和生成质量。
其核心思想是：将非结构化文本中的实体、关系、事件等结构化，构建知识图谱，再基于图谱的拓扑关系进行检索和推理，从而提升生成答案的逻辑性和准确性。
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数据存储：依赖向量数据库，将文本分割为片段后编码为向量。
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结构特点：知识以独立的文本块形式存储，缺乏显式的语义关联。
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局限性：难以捕捉跨文档或长文本中的复杂关系（如实体关联、事件因果）。
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数据存储：构建知识图谱（Knowledge Graph），将文本中的实体、关系、事件等结构化存储为节点和边。
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结构特点：知识以图结构组织，显式建模实体间的关系（如“A是B的母公司”或“C导致D”）。
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检索方式：基于向量相似度匹配，直接检索与问题最相关的文本块。
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局限性：可能遗漏分散在多个文本块中的关联信息。对长距离依赖或复杂逻辑推理的支持较弱。
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图遍历：通过知识图谱的边（关系）检索相关实体和子图。
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子图匹配：提取与问题相关的局部图谱，保留上下文关系。
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优势：支持多跳推理（例如从“A导致B”和“B导致C”推断“A间接导致C”）。能捕捉隐含的全局语义。
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输出特点：依赖检索到的文本块直接生成答案，可能缺乏逻辑连贯性。
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适用场景：简单问答、短文本生成（如单篇文档摘要）。
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输出特点：基于图谱的结构化知识生成答案，更擅长复杂推理（如因果分析、事件链解释）。
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适用场景：需要多文档关联的复杂问题（如“分析某公司股价下跌的原因”）。对逻辑连贯性和可解释性要求高的任务。
使用ChatWiki+DeepSeek，即可0基础搭建一个GraphRAG系统。
ChatWiki是一款国产开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型（LLM ）和检索增强生成（RAG）和GraphRAG知识图谱构建，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，企业，高校和政务部门可快速搭建私有的知识库AI 问答系统。
在Github上可下载ChatWiki软件，有多种部署方式，支持：
Github地址：https://github.com/zhimaAi/chatwiki
ChatWiki支持接入DeepSeek R1、DeepSeek V3、doubao pro、qwen max、Openai、Claude 等全球20多种主流模型。只需要简单的配置API Key，即可接入DeepSeek。
支持导入Word、Excel、PPT、PDF、markdown等多种格式的文档。
同时开启“生成知识图谱”，这样，一个GraphRAG系统就搭建成功了！
将该知识库应用于机器人或工作流中，当有用户咨询时，GraphRAG会通过实体关系网络提升检索的深度和推理能力，解决复杂问题中的多跳推理需求。
1. 需要多跳推理的问题（如“A如何间接影响C？”）
2. 依赖隐藏关联的决策（如风险预测、学术争议分析）
3. 动态关系分析（如实时更新的新闻事件、企业股权变动）
场景：电商平台需要根据用户历史行为（浏览、购买、退换货）推荐商品，并解释推荐理由。
传统RAG的局限：
传统推荐可能基于协同过滤（相似用户喜欢什么），但无法解释“为什么推荐A商品”（如材质偏好、品牌忠诚度）。
构建用户-商品图谱（如“用户A→购买→运动鞋→偏好→透气材质→关联→品牌N”）。
通过路径分析，发现用户偏好（如“透气材质>品牌>价格”），并推荐符合逻辑链的商品。
示例输出：“根据您常购买透气材质的运动鞋，我们推荐品牌N的新款跑鞋（透气性评分9.5，与您之前购买的款式相似）。”
场景：分析某国际事件（如能源危机）的根源和后续影响，追踪涉及的国家、企业、政策关联。
传统RAG的局限：
传统检索可能返回事件的时间线报道，但无法自动梳理因果链（如“地缘冲突→天然气断供→德国制造业成本上升”）。
构建事件因果图谱（如“俄乌战争→影响→天然气管道→导致→欧盟电价上涨→迫使→工厂迁往XXX”）。
示例输出：“能源危机源于俄乌战争对天然气供应的限制，间接导致德国汽车制造业成本上升，宝马已宣布在XXX扩建工厂。”
