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Graph RAG 存知識(shí),，DeepSearch 調(diào)知識(shí),，我們?nèi)家?/h1>最近，AI 領(lǐng)域圍繞“下一代 RAG 技術(shù)演進(jìn)路徑”的討論逐漸升溫,。隨著大模型應(yīng)用進(jìn)入深水區(qū),，單純依賴(lài)傳統(tǒng) RAG 的局限性愈發(fā)明顯——無(wú)論是處理千億級(jí)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的效率瓶頸，還是對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義推理的支撐不足,，都在倒逼技術(shù)架構(gòu)的升級(jí),。
在此背景下，兩種技術(shù)路徑的討論引發(fā)關(guān)注：
路徑A：知識(shí)表示層的革新——通過(guò)引入圖結(jié)構(gòu),，將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為可推理的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),，解決傳統(tǒng) RAG 的“信息孤島”問(wèn)題，典型代表如 Graph RAG,。
路徑B：檢索流程層的優(yōu)化——通過(guò)多輪查詢(xún)擴(kuò)展,、動(dòng)態(tài)結(jié)果重排序等策略提升檢索效率，典型方法論如 DeepSearch 范式,。
有趣的是,，一些討論試圖將兩種技術(shù)置于“非此即彼”的對(duì)立位置，這本質(zhì)上是混淆了技術(shù)層級(jí)（知識(shí)存儲(chǔ) vs 知識(shí)調(diào)用）與功能邊界（推理增強(qiáng) vs 效率優(yōu)化）,。
Graph RAG 的不可替代性：從“關(guān)聯(lián)缺失”到“知識(shí)穿透”
傳統(tǒng) RAG 的瓶頸在于無(wú)法處理非連續(xù),、高關(guān)聯(lián)的語(yǔ)義場(chǎng)景，例如：金融風(fēng)控場(chǎng)景,，需追溯企業(yè)股權(quán)鏈,、擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的多層關(guān)系；醫(yī)療診斷場(chǎng)景,，需整合癥狀,、用藥、基因突變等跨領(lǐng)域數(shù)據(jù),。
Graph RAG 的核心優(yōu)勢(shì)在于：
知識(shí)結(jié)構(gòu)化：通過(guò)實(shí)體關(guān)系圖譜構(gòu)建,，將文本轉(zhuǎn)化為可推理的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。
多跳推理：支持從“A→B→C”的鏈?zhǔn)讲樵?xún),，突破傳統(tǒng) RAG 的單跳檢索局限,。
動(dòng)態(tài)摘要生成：基于社區(qū)檢測(cè)預(yù)生成語(yǔ)義摘要，加速?gòu)?fù)雜問(wèn)題的答案生成,。
例如,，在“光伏產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭(zhēng)分析”場(chǎng)景中，Graph RAG 可自動(dòng)構(gòu)建“上游原材料-中游組件-下游電站”的關(guān)聯(lián)圖譜,，直接定位供應(yīng)鏈瓶頸,。這種能力是傳統(tǒng) RAG 或單純檢索框架無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。
DeepSearch 的真實(shí)定位：檢索優(yōu)化,，而非范式顛覆
DeepSearch 的核心價(jià)值在于動(dòng)態(tài)優(yōu)化檢索流程，其技術(shù)亮點(diǎn)包括：
多輪查詢(xún)擴(kuò)展：通過(guò)LLM生成補(bǔ)充查詢(xún),，覆蓋用戶意圖的多個(gè)維度,。
結(jié)果重排序：綜合語(yǔ)義相關(guān)性,、上下文密度等指標(biāo)篩選最優(yōu)結(jié)果。
混合數(shù)據(jù)支持：兼容非結(jié)構(gòu)化文本與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),。
但需注意：DeepSearch 并未解決知識(shí)關(guān)聯(lián)性問(wèn)題,。例如，在需要跨文檔推理“某企業(yè)的關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險(xiǎn)”時(shí),，若底層知識(shí)庫(kù)仍是孤立的文檔集合,，即使檢索效率提升，依然無(wú)法生成可信結(jié)論,。
悅數(shù) Fusion Graph RAG：技術(shù)融合的終極答案
Fusion Graph RAG 是悅數(shù)團(tuán)隊(duì)在 Graph RAG 基礎(chǔ)上的創(chuàng)新實(shí)踐,。它融合了高級(jí) RAG 技術(shù)，通過(guò)圖狀結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)文檔層級(jí),、章節(jié)關(guān)系及特殊元素,，實(shí)現(xiàn)高效、靈活的檢索,。Fusion Graph RAG 首次實(shí)現(xiàn)了“知識(shí)圖譜”與“動(dòng)態(tài)檢索優(yōu)化”的深度耦合,，其架構(gòu)如圖所示：
Fusion Graph RAG 的本質(zhì)在于 Sota 的高級(jí) RAG 方法融合、充分連接的元知識(shí)索引,、充分打磨調(diào)優(yōu)的 Graph RAG,。
Fusion Graph RAG 通過(guò)在一個(gè)聯(lián)通圖譜內(nèi)的“元知識(shí)”索引，清晰地揭示海量知識(shí)文檔的內(nèi)在關(guān)聯(lián),，呈現(xiàn)從文件夾,、文檔、章節(jié)到段落,、圖表,、公式的完整脈絡(luò)，此為知識(shí)圖譜的“元知識(shí)頻譜”,。在此基礎(chǔ)上,，用戶可選擇不同粒度的知識(shí)抽取方法，構(gòu)建圖譜結(jié)構(gòu)的圖索引,，形成“增強(qiáng)圖頻譜”,。 進(jìn)一步，用戶可以對(duì)圖索引和元知識(shí)層進(jìn)行諸如圖摘要,、權(quán)重分配,、時(shí)序/狀語(yǔ)信息補(bǔ)充等增強(qiáng)操作，以提升知識(shí)檢索和利用的效率,。
技術(shù)之爭(zhēng)的終點(diǎn)是用戶價(jià)值
真實(shí)場(chǎng)景中,，客戶需求具有雙重性：
需求1：快速生成初步報(bào)告（DeepSearch 和 DeepResearch 的強(qiáng)項(xiàng)）。
需求2：基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)的深度推理（Graph RAG 的核心價(jià)值）。
Deep Search 和 Deep Research 是毋庸置疑的檢索增強(qiáng),，但將其與 Graph RAG 對(duì)立,，無(wú)異于宣稱(chēng)“螺絲刀可替代扳手”。悅數(shù)主張分層解耦,、融合共生：Graph RAG 解決“知識(shí)如何存儲(chǔ)”,，DeepSearch 優(yōu)化“知識(shí)如何調(diào)用”,。Fusion Graph RAG 的使命是讓企業(yè)同時(shí)獲得“深度”與“效率”,，而非在偽命題中二選一。
在 LLM 技術(shù)狂飆的今天,，真正的創(chuàng)新應(yīng)是開(kāi)放整合,，而非制造對(duì)立。悅數(shù)愿與業(yè)界共同探索 RAG 的下一站：讓知識(shí)流動(dòng),，讓價(jià)值閉環(huán),。
最近，AI 領(lǐng)域圍繞“下一代 RAG 技術(shù)演進(jìn)路徑”的討論逐漸升溫,。隨著大模型應(yīng)用進(jìn)入深水區(qū),，單純依賴(lài)傳統(tǒng) RAG 的局限性愈發(fā)明顯——無(wú)論是處理千億級(jí)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的效率瓶頸，還是對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義推理的支撐不足,，都在倒逼技術(shù)架構(gòu)的升級(jí),。
在此背景下，兩種技術(shù)路徑的討論引發(fā)關(guān)注：
路徑A：知識(shí)表示層的革新——通過(guò)引入圖結(jié)構(gòu),，將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)化為可推理的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò),，解決傳統(tǒng) RAG 的“信息孤島”問(wèn)題，典型代表如 Graph RAG,。
路徑B：檢索流程層的優(yōu)化——通過(guò)多輪查詢(xún)擴(kuò)展,、動(dòng)態(tài)結(jié)果重排序等策略提升檢索效率，典型方法論如 DeepSearch 范式,。
有趣的是,，一些討論試圖將兩種技術(shù)置于“非此即彼”的對(duì)立位置，這本質(zhì)上是混淆了技術(shù)層級(jí)（知識(shí)存儲(chǔ) vs 知識(shí)調(diào)用）與功能邊界（推理增強(qiáng) vs 效率優(yōu)化）,。
Graph RAG 的不可替代性：從“關(guān)聯(lián)缺失”到“知識(shí)穿透”
傳統(tǒng) RAG 的瓶頸在于無(wú)法處理非連續(xù),、高關(guān)聯(lián)的語(yǔ)義場(chǎng)景，例如：金融風(fēng)控場(chǎng)景,，需追溯企業(yè)股權(quán)鏈,、擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的多層關(guān)系；醫(yī)療診斷場(chǎng)景,，需整合癥狀,、用藥、基因突變等跨領(lǐng)域數(shù)據(jù),。
Graph RAG 的核心優(yōu)勢(shì)在于：
知識(shí)結(jié)構(gòu)化：通過(guò)實(shí)體關(guān)系圖譜構(gòu)建,，將文本轉(zhuǎn)化為可推理的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)。
多跳推理：支持從“A→B→C”的鏈?zhǔn)讲樵?xún),，突破傳統(tǒng) RAG 的單跳檢索局限,。
動(dòng)態(tài)摘要生成：基于社區(qū)檢測(cè)預(yù)生成語(yǔ)義摘要，加速?gòu)?fù)雜問(wèn)題的答案生成,。
例如,，在“光伏產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭(zhēng)分析”場(chǎng)景中，Graph RAG 可自動(dòng)構(gòu)建“上游原材料-中游組件-下游電站”的關(guān)聯(lián)圖譜,，直接定位供應(yīng)鏈瓶頸,。這種能力是傳統(tǒng) RAG 或單純檢索框架無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。
DeepSearch 的真實(shí)定位：檢索優(yōu)化,，而非范式顛覆
DeepSearch 的核心價(jià)值在于動(dòng)態(tài)優(yōu)化檢索流程，其技術(shù)亮點(diǎn)包括：
多輪查詢(xún)擴(kuò)展：通過(guò)LLM生成補(bǔ)充查詢(xún),，覆蓋用戶意圖的多個(gè)維度,。
結(jié)果重排序：綜合語(yǔ)義相關(guān)性,、上下文密度等指標(biāo)篩選最優(yōu)結(jié)果。
混合數(shù)據(jù)支持：兼容非結(jié)構(gòu)化文本與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),。
但需注意：DeepSearch 并未解決知識(shí)關(guān)聯(lián)性問(wèn)題,。例如，在需要跨文檔推理“某企業(yè)的關(guān)聯(lián)交易風(fēng)險(xiǎn)”時(shí),，若底層知識(shí)庫(kù)仍是孤立的文檔集合,，即使檢索效率提升，依然無(wú)法生成可信結(jié)論,。
悅數(shù) Fusion Graph RAG：技術(shù)融合的終極答案
Fusion Graph RAG 是悅數(shù)團(tuán)隊(duì)在 Graph RAG 基礎(chǔ)上的創(chuàng)新實(shí)踐,。它融合了高級(jí) RAG 技術(shù)，通過(guò)圖狀結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)文檔層級(jí),、章節(jié)關(guān)系及特殊元素,，實(shí)現(xiàn)高效、靈活的檢索,。Fusion Graph RAG 首次實(shí)現(xiàn)了“知識(shí)圖譜”與“動(dòng)態(tài)檢索優(yōu)化”的深度耦合,，其架構(gòu)如圖所示：
Fusion Graph RAG 的本質(zhì)在于 Sota 的高級(jí) RAG 方法融合、充分連接的元知識(shí)索引,、充分打磨調(diào)優(yōu)的 Graph RAG,。
Fusion Graph RAG 通過(guò)在一個(gè)聯(lián)通圖譜內(nèi)的“元知識(shí)”索引，清晰地揭示海量知識(shí)文檔的內(nèi)在關(guān)聯(lián),，呈現(xiàn)從文件夾,、文檔、章節(jié)到段落,、圖表,、公式的完整脈絡(luò)，此為知識(shí)圖譜的“元知識(shí)頻譜”,。在此基礎(chǔ)上,，用戶可選擇不同粒度的知識(shí)抽取方法，構(gòu)建圖譜結(jié)構(gòu)的圖索引,，形成“增強(qiáng)圖頻譜”,。 進(jìn)一步，用戶可以對(duì)圖索引和元知識(shí)層進(jìn)行諸如圖摘要,、權(quán)重分配,、時(shí)序/狀語(yǔ)信息補(bǔ)充等增強(qiáng)操作，以提升知識(shí)檢索和利用的效率,。
技術(shù)之爭(zhēng)的終點(diǎn)是用戶價(jià)值
真實(shí)場(chǎng)景中,，客戶需求具有雙重性：
需求1：快速生成初步報(bào)告（DeepSearch 和 DeepResearch 的強(qiáng)項(xiàng)）。
需求2：基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)的深度推理（Graph RAG 的核心價(jià)值）。
Deep Search 和 Deep Research 是毋庸置疑的檢索增強(qiáng),，但將其與 Graph RAG 對(duì)立,，無(wú)異于宣稱(chēng)“螺絲刀可替代扳手”。悅數(shù)主張分層解耦,、融合共生：Graph RAG 解決“知識(shí)如何存儲(chǔ)”,，DeepSearch 優(yōu)化“知識(shí)如何調(diào)用”,。Fusion Graph RAG 的使命是讓企業(yè)同時(shí)獲得“深度”與“效率”,，而非在偽命題中二選一。
在 LLM 技術(shù)狂飆的今天,，真正的創(chuàng)新應(yīng)是開(kāi)放整合,，而非制造對(duì)立。悅數(shù)愿與業(yè)界共同探索 RAG 的下一站：讓知識(shí)流動(dòng),，讓價(jià)值閉環(huán),。
