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Graph RAG-图检索增强生成.docx
资料介绍
Graph RAG（图检索增强生成）
核心概念
Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation，图检索增强生成）是传统检索增强生成（RAG）技术的进阶迭代方案，通过引入图结构对知识进行建模、存储与检索，解决了传统RAG在处理复杂关联知识、多跳推理任务时存在的信息割裂、检索精度不足、推理逻辑断层等痛点。
传统RAG依赖基于向量相似度的文本块检索，仅能匹配语义相近的离散内容，无法捕捉不同知识单元之间的隐含关联；而Graph RAG将知识拆解为实体、关系、属性三类核心单元，构建结构化的知识图谱，在检索阶段不仅能匹配目标问题相关的知识单元，还能沿着图结构中的关系路径挖掘关联信息，实现更符合人类认知逻辑的多步推理，最终为大语言模型提供更完整、更有逻辑的上下文支撑，提升生成内容的准确性与全局一致性。
核心技术架构
Graph RAG的技术流程可以分为知识预处理、图构建、检索、生成四个核心阶段，各阶段核心逻辑如下：
1. 知识预处理与实体抽取
首先对输入的非结构化文本（文档、书籍、网页等）进行清洗、分段，再通过大语言模型或者专门的命名实体识别（NER）模型，从文本中抽取出目标领域的核心实体（比如人物、机构、事件、概念等），同时识别实体对应的属性信息（比如人物的出生日期、机构的成立时间等）。
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| 文件名 | 大小 |
| Graph_RAG-图检索增强生成.docx | 16K |
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