如何從海量數(shù)據(jù)中精準,、高效地獲取所需信息,，成為個人和企業(yè)面臨的巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的搜索引擎和檢索技術(shù)受限于數(shù)據(jù)質(zhì)量,、訓(xùn)練資源及多義詞理解等問題,，難以滿足日益增長的復(fù)雜查詢需求。然而,，隨著 Graph RAG 的興起,，這一難題正逐步得到解決。

什么是 Graph RAG

Graph RAG 這一概念是 2023 年 8 月由杭州悅數(shù)和 LlamaIndex 聯(lián)合提出的創(chuàng)新性檢索增強生成技術(shù),。它將知識圖譜與圖機器學(xué)習(xí)技術(shù)深度融合,，顯著增強了大型語言模型在處理復(fù)雜和多樣化私有數(shù)據(jù)集時的性能。Graph RAG 通過使用圖技術(shù)建立實體與實體間的聯(lián)系構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識圖譜,，憑借圖技術(shù)的圖遍歷和高效的查詢能力,，利用圖機器學(xué)習(xí)算法進行語意聚合和層次化分析，能夠精準捕捉文本中的復(fù)雜關(guān)系,，回答高層次的抽象或總結(jié)性問題,，廣泛應(yīng)用于智能問答,、數(shù)據(jù)摘要、企業(yè)知識管理等領(lǐng)域,，為企業(yè)提供高效、智能的信息檢索解決方案,。

Graph RAG 與傳統(tǒng) RAG 的區(qū)別

傳統(tǒng) RAG 技術(shù)主要依賴于向量檢索,，將文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為向量形式，并通過向量相似性進行信息檢索,，這在處理基于文本內(nèi)容的事實性問題上展現(xiàn)出了一定的效果,。然而，當面對涉及復(fù)雜關(guān)系和多步驟推理的查詢時,，其局限性便顯露無遺,。

相比之下，Graph RAG 技術(shù)則采用了更為先進的知識圖譜表示形式,，將文本中的實體和概念以節(jié)點形式呈現(xiàn),，并通過邊來描繪它們之間的關(guān)系。這種結(jié)構(gòu)化的表示方式不僅使得 Graph RAG 能夠更精準地捕捉文本中的復(fù)雜關(guān)系,，還賦予了它在處理高層語義理解和多步驟推理問題上的獨特優(yōu)勢,。通過圖檢索技術(shù)，Graph RAG 能夠跨越多個文本塊,，檢索出與查詢緊密相關(guān)的圖元素,，如節(jié)點、三元組,、路徑或子圖,，從而為用戶提供更為全面和準確的信息。

Graph RAG的實際應(yīng)用場景

智能終端的交互升級

Graph RAG 技術(shù)在智能終端領(lǐng)域的應(yīng)用尤為突出,，比如桌面終端,、移動應(yīng)用、智能機器人等,，通過集成 Graph RAG 技術(shù),，可以顯著提升交互體驗。用戶可以通過自然語言提問,，終端能夠精準理解用戶意圖,，并提供更加豐富、準確的答案,。例如,，在政務(wù)服務(wù)中心，智能終端可以利用 Graph RAG 技術(shù)快速響應(yīng)用戶的各類查詢需求,，提供事項查詢,、流程指引等智能化服務(wù),。

企業(yè)知識管理的創(chuàng)新

悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫推出的『悅數(shù) RAG』平臺，為企業(yè)知識管理帶來了顯著的變化,。該平臺不僅簡化了知識應(yīng)用的創(chuàng)建過程,，還通過友好的對話界面，使非技術(shù)用戶也能輕松上手,。企業(yè)用戶可以通過『悅數(shù) RAG』快速搭建內(nèi)部知識庫的搜索引擎,，提高員工訪問關(guān)鍵信息的速度和效率。此外,，『悅數(shù) RAG』還支持復(fù)雜 RAG 邏輯的整合,，如 Graph+Vector RAG，進一步提升了檢索的精準度和效率,。

金融科技的安全保障

在金融科技領(lǐng)域,，Graph RAG 技術(shù)正逐步展現(xiàn)其獨特優(yōu)勢。通過分析金融網(wǎng)絡(luò)的知識圖譜,，Graph RAG 技術(shù)能夠幫助金融機構(gòu)更好地理解和分析市場動態(tài),、風(fēng)險評估和資產(chǎn)配置等問題。例如利用 Graph RAG 技術(shù)構(gòu)建全面的用戶知識圖譜,，通過大語言模型為合規(guī)部門提供客戶公司股權(quán)結(jié)構(gòu),、運營狀況和合作伙伴關(guān)系的實時分析，有效降低了業(yè)務(wù)風(fēng)險,，提升了決策效率,。

Graph RAG 技術(shù)的出現(xiàn)，為信息檢索領(lǐng)域帶來了全新的思路和方法,。通過結(jié)合知識圖譜和大語言模型,，Graph RAG 不僅提升了檢索的精準度和效率，還豐富了檢索結(jié)果的上下文信息,，為智能終端,、企業(yè)知識管理、金融科技等多個領(lǐng)域帶來了顯著的變化,。我們期待與各位專家和用戶共同探索 Graph RAG 技術(shù)的無限可能,，共創(chuàng)信息檢索的美好未來。