如何從海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn),、高效地獲取所需信息，成為個(gè)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(zhǎng)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(qiáng)生成技術(shù),。它將知識(shí)圖譜與圖機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)深度融合，顯著增強(qiáng)了大型語(yǔ)言模型在處理復(fù)雜和多樣化私有數(shù)據(jù)集時(shí)的性能,。Graph RAG 通過使用圖技術(shù)建立實(shí)體與實(shí)體間的聯(lián)系構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識(shí)圖譜,，憑借圖技術(shù)的圖遍歷和高效的查詢能力，利用圖機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行語(yǔ)意聚合和層次化分析,，能夠精準(zhǔn)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(shí)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(jìn)行信息檢索,，這在處理基于文本內(nèi)容的事實(shí)性問題上展現(xiàn)出了一定的效果。然而,，當(dāng)面對(duì)涉及復(fù)雜關(guān)系和多步驟推理的查詢時(shí),，其局限性便顯露無(wú)遺。

相比之下,，Graph RAG 技術(shù)則采用了更為先進(jìn)的知識(shí)圖譜表示形式,，將文本中的實(shí)體和概念以節(jié)點(diǎn)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(zhǔn)地捕捉文本中的復(fù)雜關(guān)系,，還賦予了它在處理高層語(yǔ)義理解和多步驟推理問題上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),。通過圖檢索技術(shù)，Graph RAG 能夠跨越多個(gè)文本塊,，檢索出與查詢緊密相關(guān)的圖元素,，如節(jié)點(diǎn)、三元組,、路徑或子圖,，從而為用戶提供更為全面和準(zhǔn)確的信息。

Graph RAG的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景

智能終端的交互升級(jí)

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(dòng)應(yīng)用、智能機(jī)器人等,，通過集成 Graph RAG 技術(shù),，可以顯著提升交互體驗(yàn)。用戶可以通過自然語(yǔ)言提問,，終端能夠精準(zhǔn)理解用戶意圖,，并提供更加豐富、準(zhǔn)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(xiàng)查詢,、流程指引等智能化服務(wù)。

企業(yè)知識(shí)管理的創(chuàng)新

悅數(shù)圖數(shù)據(jù)庫(kù)推出的『悅數(shù) RAG』平臺(tái),，為企業(yè)知識(shí)管理帶來了顯著的變化,。該平臺(tái)不僅簡(jiǎn)化了知識(shí)應(yīng)用的創(chuàng)建過程，還通過友好的對(duì)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(shí)庫(kù)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(jìn)一步提升了檢索的精準(zhǔn)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(dú)特優(yōu)勢(shì),。通過分析金融網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜,，Graph RAG 技術(shù)能夠幫助金融機(jī)構(gòu)更好地理解和分析市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(shí)圖譜,，通過大語(yǔ)言模型為合規(guī)部門提供客戶公司股權(quán)結(jié)構(gòu),、運(yùn)營(yíng)狀況和合作伙伴關(guān)系的實(shí)時(shí)分析,，有效降低了業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),，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(shí)圖譜和大語(yǔ)言模型，Graph RAG 不僅提升了檢索的精準(zhǔn)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(shí)管理,、金融科技等多個(gè)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(wú)限可能，共創(chuàng)信息檢索的美好未來,。