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大模型GraphRAG—从向量检索到图结构增强的知识推理.docx
资料介绍
大模型GraphRAG——从向量检索到图结构增强的知识推理
——2026年图检索增强生成技术原理、架构设计与工程实践
一、引言
GraphRAG（图检索增强生成）是2026年RAG技术的重要演进方向。传统RAG基于向量相似度检索文本片段，在多跳推理和关系理解场景中表现有限。GraphRAG通过引入知识图谱的结构化信息，从图中检索相关实体和关系子图，不仅提供"相关文本"，还提供"实体之间的关系路径"，使LLM能够进行更准确的多跳推理。本文系统梳理GraphRAG的技术原理、架构设计和工程实践。
2.2 GraphRAG的核心价值
多跳推理：通过图结构遍历关系路径，实现"A->B->C"的多跳推理。例如，"谁是某公司的CEO的母校的校长"——传统RAG难以处理这种多跳关系。
关系理解：显式建模实体间的关系类型，而非仅文本相似度。模型可以理解"雇佣关系"、"合作关系"、"竞争关系"等不同类型的语义关系。
可解释性：推理过程可追溯为图中的关系路径，提升可解释性。
三、GraphRAG的架构设计
3.1 整体架构
图构建层：从非结构化文本中提取实体和关系，构建知识图谱。使用LLM自动进行实体识别、关系抽取和实体链接。
图检索层：根据用户查询，从知识图谱中检索相关子图。检索策略包括：基于查询实体的邻居扩展、基于关系的路径遍历、基于GNN的子图评分。
图编码层：将检索到的子图编码为LLM可理解的表示。编码方式包括：图序列化（将子图转换为文本描述）、图Token化（通过GNN编码为连续向量）、混合编码（文本+图Token的组合）。
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