当我们说“大模型健忘”，其实说的是它的“知识储存能力有限”，尤其是面对企业内部专业文档、复杂背景知识时，一问三不知的现象比比皆是。

为了解决这个问题，RAG（Retrieval-Augmented Generation）应运而生，它通过检索外部知识增强生成回答的准确性，成了AI工程的“标准套路”。

但经典RAG也有短板：它只会“关键字匹配”，不会“理解知识结构”，检索和生成之间始终隔着一层“信息语义的墙”。

这时，GraphRAG来了。

它像一位擅长思维导图的“图谱师”，把文档中的知识关系“连线、归类、层次化”，让AI不仅能“查”，还能“懂” —— 这，是RAG的一次关键进化。

🧠RAG的局限 + GraphRAG的进化

先来复习一下RAG架构的核心逻辑：

用户提问 → 文本向量化 → 相似文档检索 → 与问题拼接 → 喂给语言模型生成答案

这种方式虽然实用，但存在两个问题：

1. 知识是碎片化的：检索结果是几个独立段落，不成体系

2. 模型“不会关系”：无法理解A和B之间是什么关系

而GraphRAG的出现，就是为了解决这两点。

🚀什么是GraphRAG？

GraphRAG（Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation）是在RAG架构中引入知识图谱结构的增强版本，其核心理念是：

将原始文档中的实体、概念和关系抽取出来，构建成图谱结构，再参与RAG流程。

简单说，它让AI“有图可依”，不再“只看文本”。

📌GraphRAG架构拆解

GraphRAG = 三层增强：

1. 图谱构建层

• 文本解析 → 实体识别 + 关系抽取 → 生成知识图谱（KG）

• 用户问题向量化后，不只查文档，还查图谱上的相关节点和路径（更精确）

• 将图谱知识 + 文本片段 + 用户query 一起送进LLM，生成更准确的回答

一句话总结：

RAG：查段落拼一拼；GraphRAG：查图谱理逻辑，回答更有“章法”。

🌍哪些领域用GraphRAG更合适？

如果你的场景涉及“知识密集 + 概念关联多”，那GraphRAG就是如虎添翼的选择！

🏥 医疗健康问答

构建药物-症状-适应症-副作用的医学图谱，模型可回答：“这两种药能一起吃吗？”

📚 法律合规解析

从合同或法规中抽取“条款-行为-责任”的图谱，支持合规审查和法律问答

🏢 企业知识管理

搭建“岗位-制度-流程”的组织图谱，HR助手能精准回答“试用期员工能请年假吗？”

🧬 生物科研与文献挖掘

解析论文中的“基因-疾病-药物”结构，辅助科研人员快速理解科研图谱

📦 产品知识图谱客服

电商平台构建“产品-属性-FAQ-问题场景”的知识图谱，客服机器人变得更“专业”

🛠️GraphRAG 技术方案+实战框架

1.技术栈核心：

2.示例代码（基于LlamaIndex）

from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, SummaryGraphfrom llama_index.core.graph_stores import SimpleGraphStorefrom llama_index.core.indices.composability import ComposableGraphfrom llama_index.llms import OpenAI# 加载文档documents = SimpleDirectoryReader("docs/medical_qa").load_data()# 创建图谱graph_store = SimpleGraphStore()graph = SummaryGraph.from_documents(documents, graph_store=graph_store)# 创建索引index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)# 合并成GraphRAG管道graph_rag_chain = ComposableGraph([graph, index])# 用户查询response = graph_rag_chain.query("治疗高血压的药物有哪些？")print(response)

3.部署方式建议：

• 图谱服务：使用 Neo4j + REST API 提供图谱查询接口

• LLM服务：部署 LLM 本地模型（如 Qwen1.5-1.8B）接入 LangChain 调用

• 整合链路：通过 LangChain Agent or GraphAgent 进行全流程协作调用