基于图的检索增强生成（GraphRAG）概述

本文主要参考论文《Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)》（链接：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/pdf/2501.00309）的内容概述完成。

该论文实现了项目的具体位置：https:_ //http://github.com/Graph-RAG/GraphRAG/ _

论文《Retrieval-Augmented Generation with Graphs (GraphRAG)》深入研究了图数据与检索增强生成技术的有效融合方式，在提升下游任务性能方面取得了显著成果。该论文系统性阐述了基于图模型的检索增强生成方法论框架及其在多模态信息处理中的应用前景，并通过大量实验验证了其优越性

摘要

从外部数据源检索额外信息以提升生成（RAG）的技术能力；由于其独特的结构特征——节点通过边连接从而能够编码大量异构化的关系信息使得图成为 RAG 在现实应用中不可或缺的重要资源；因此近年来人们对将图数据与 RAG 结合起来的研究（即 GraphRAG）愈发关注

然而，与传统 RAG 不同，GraphRAG 在设计时面临独特的挑战，例如：

图数据结构的多样性与领域专用性导致无法直接利用神经嵌入空间来统一配置检索器、生成器以及数据源。现有RAG方法主要基于基于向量的相似性检索技术，并结合图机器学习（如图神经网络GNN）以及图分析技术（包括图遍历搜索和社区检测）来更高效地利用关系信息。

本论文对GraphRAG的关键概念和技术进行了全面梳理，并构建了一个完整的GraphRAG框架结构。该框架详细阐述了其核心组件（包括查询处理器、检索器、组织器、生成器和数据源）的具体功能与作用机制。此外，在深入探讨GraphRAG在多个应用场景的基础上，并分析当前研究难点并展望未来研究方向。

1. 引言

增强生成检索机制（RAG）是一种先进的技术方案，在处理复杂任务时展现出显著优势。在问答系统中，传统模式通常依赖于外部知识库的支持来优化输出质量，在教育类问题解答方面表现尤为突出。特别适用于医疗、法律、金融和教育等领域

随着大语言模型（LLM）的发展，RAG 被广泛应用于缓解幻觉（hallucination）、提高可解释性、降低隐私风险、确保可靠性以及促进公平性。然而，RAG 主要依赖文本或图像数据，而图数据因其结构化的关系信息，能为 RAG 提供新的优势。例如：

• 在社交网络中, 个体之间的社交关系体现为相似行为模式;
• 在科学研究领域, 论文引用模式有助于识别前沿动态;
• 在生物医学领域, 药物与基因的关系对于开发新型药物具有重要意义。

为什么需要 GraphRAG？

传统 RAG 主要依赖于文本或图像数据，并通过语义相似性和词法相似性来进行检索；相比之下, GraphRAG 运用图机器学习技术(如 GNN)以及图分析方法(如 图遍历),能够更加精准地获取关系知识.例如,在医疗问答领域中,传统的 RAG 方法可能会直接查询'治疗上皮样肉瘤的药物有哪些?',但 GraphRAG 可以通过疾病-药物-基因之间的关系路径来提供更为相关的信息.

然而 GraphRAG 拥有显著的优势，在构建该模型的过程中仍会面临诸多挑战，并主要涉及多个方面。

1. 数据格式的多样性 ：图数据的存储格式各异，包括知识图谱（triples）、文档图（段落之间的关系）、生物医学图（化学结构）等，导致无法采用统一的向量检索方法。
2. 信息的相互依赖性 ：传统 RAG 处理的文本块通常是独立的，而 GraphRAG 处理的节点和边具有复杂的关系，需要考虑多跳推理（multi-hop reasoning）。
3. 领域特定性 ：不同领域的图数据具有不同的关系模式，例如社交图、科学图、基础设施图等，意味着 GraphRAG 需要针对不同应用进行优化。

2. GraphRAG 框架

论文提出了一个完整的 GraphRAG 框架：

包含五个核心组件：

1）查询处理器（Query Processor）

负责将用户的查询转换为适用于图数据检索的格式，例如：

• 实体识别（NER）：解析查询中的核心实体信息。
• 关系抽取（Relation Extraction）：分析查询中涉及的关联性问题。
• 查询结构化（Query Structuration）：通过自然语言处理技术将查询语句组织化处理成SPARQL或Cypher格式的指令序列。

2）检索器（Retriever）

负责从图数据中查找相关信息，可分为：

• 传统的文本检索技术（如 BM25、TF-IDF），主要针对文本数据场景设计。
• 基于图的知识检索方法包括：
  • 图搜索算法（Graph Search Algorithm）：用于探索实体及其关联关系以获取相关知识。
  • 基于图神经网络的知识矢量化表示检索（Graph Neural Network-based Vector Representation Retrieval）：通过构建节点或子图的知识表征空间模型，并利用深度学习模型对节点或子图进行矢量化表示计算与目标实体的相关性排序。

3）组织器（Organizer）

负责对检索到的内容进行优化，以提高最终生成结果的质量，包括：

• • 图裁剪（Graph Pruning） ：通过筛选移除与查询主题无关的节点及其关联边以降低知识图谱中的冗余信息。* * 重排序（Re-ranking） ：通过重新评估信息重要性实现结果优化以提升搜索结果的相关度.* * 图增强（Graph Augmentation） ：引入补充数据以丰富知识图谱内容并拓展其应用范围.

4）生成器（Generator）

负责整合检索到的信息以形成最终的回答内容。LLM 通常专注于处理线性结构的数据，在这种情况下图数据的复杂性要求 GraphRAG 具备相应的处理能力。GraphRAG 需要：

• • 基于结构意识的引导（Structure-aware Prompting）：该系统通过GNN模型将图数据转换为便于LLM处理的文本格式。
• 图编码器（Graph Encoder）：在LLM生成答案之前，在GNN模型中对图数据进行编码以保留其结构信息。

5）数据源（Graph Data Source）

GraphRAG 依赖多种类型的图数据源，包括：

• 知识图谱（Knowledge Graphs）主要包含诸如Wikidata和医疗知识图谱等实例。
• 文档图（Document Graphs）则涵盖论文引用网络以及企业文档间的关联关系。
• 生物医学图（Biomedical Graphs）则涉及蛋白质-蛋白质相互作用网络以及药物与疾病之间的关联。

3. GraphRAG 在不同领域的应用

论文总结了 GraphRAG 在多个领域的应用，包括：

• 知识图谱问答（Knowledge Graph Question Answering）：例如，在医疗领域解答"哪些药物可用于治疗某种疾病？"
• 文档摘要（Document Summarization）：例如，在学术领域中依据论文引用关系生成综述内容。
• 推荐系统（Recommendation Systems）：例如，在社交平台用于推荐朋友或商品。
• 科学计算（Scientific Computing）：例如，在分子结构预测以及基因网络分析方面展开研究。
• 基础设施优化（Infrastructure Optimization）：例如，在城市交通规划以及网络安全分析方面寻求解决方案。

4. 研究挑战与未来方向

论文指出，GraphRAG 仍面临以下挑战：

1. 统一平台的构建：目前现有技术在知识表示方面较为分散存在，不同领域间的知识互用性严重不足之间缺乏有效整合。
2. 快速检索机制：现有的 GNN 方法在运算资源消耗上存在较大缺口，需要进一步优化整体性能。
3. 生成模型能力提升：LLM 在复杂图结构信息解析方面仍显不足，在现有技术融合方式上仍显不足。

结论

该系统通过融合图数据与RAG技术来解决复杂信息检索与生成问题。研究者建议未来工作应聚焦于提升其可扩展性和优化检索效率的同时探索更具潜力的应用场景。

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，在技术研发领域深耕多年，并对职场生态有深入观察与幽默调侃的能力。我致力于分享包括但不限于：行业内的最新技术发展、编程技巧精进之路以及人工智能领域的 cutting-edge动态，并探讨程序员在职业发展中可能遇到的各种挑战与应对策略。

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