<h2 id="post-背景介绍">背景介绍</h2>
<p>作为国内领先的原生分布式图数据库，悦数图数据库率先实现了大语言模型与图查询语言应用框架的打通，用户无需使用代码，只需用自然语言就可以实现 Schema 获取、Cypher 语句生成的 Prompt、各种大语言模型（LLM） 的调用、结果的处理，学习和使用成本更低。</p>
<h2 id="post-demo-体验">Demo 体验</h2>
<iframe src="https://demo-kg-build-cn.streamlit.app/?embed=true" height="1600" style="width:100%;border:none;"></iframe>
<h2 id="post-使用说明">使用说明</h2>
<p>这个 Demo 以维基百科中的《银河护卫队3》信息为例，展示了悦数图数据库如何利用大语言模型（LLM），帮助用户通过自然语言从不同类型的信息源中抽取知识三元组，并存储到悦数图数据库中。</p>
<p>您可以点击其他标签亲自试玩图谱的可视化、Cypher 查询、自然语言查询（Text2Cypher）等功能。具体介绍可参考：<a href="https://yueshu.com.cn/posts/llm-demo">《Graph +LLM 实践指南｜如何使用自然语言进行知识图谱构建和查询》</a></p>
<p>不用多说，一起来体验使用自然语言实现知识图谱构建&查询的乐趣吧～</p>

以维基百科中的《银河护卫队3》信息为例，展示了悦数图数据库如何利用大语言模型（LLM），帮助用户通过自然语言从不同类型的信息源中抽取知识三元组，并存储到悦数图数据库中。

Demo 体验｜如何使用自然语言进行知识图谱构建和查询

![Graph RAG知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2024-11-15.jpg)

在数字化时代，知识的累积以指数级的速度膨胀，我们站在一个信息过载的十字路口。为了穿透数据的迷雾，捕捉知识的精髓，Graph RAG（Graph-Augmented Retrieval-Augmented Generation）技术应运而生。Graph RAG是一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型，显著提升大型语言模型（LLM）在处理私有数据时的理解和推理能力。

### Graph RAG技术概述

[Graph RAG技术](https://www.yueshu.com.cn/posts/graph-rag)的核心在于将非结构化的文本数据转换为结构化的图谱形式。在这个过程中，文本中的每个实体和概念都被视为图中的节点，而它们之间的关系则构成了节点之间的边。这种方法不仅增强了模型对数据的理解能力，也为模型提供了更丰富的信息检索和推理路径。

Graph RAG技术通过整合知识图谱的丰富结构信息与大模型的强大表示能力，构建了一个更加全面、深入的知识体系。这种技术不仅能够提升知识的可解释性和可信度，还有助于实现更加智能化的知识应用。

### Graph RAG知识图谱构建流程

Graph RAG知识图谱的构建流程主要包括数据采集、预处理、实体识别、关系抽取和图谱生成等几个关键步骤。

- 数据采集：是构建知识图谱的基础，需要通过爬虫等技术手段从互联网上收集相关的数据。
- 预处理：主要对数据进行清洗、去重和分词等操作，以提高后续处理的准确性。
- 实体识别和关系抽取：这是Graph RAG技术的核心，通过深度学习等算法识别出文本中的实体，并抽取出实体间的关系。
- 图谱生成：将抽取出的实体和关系以图谱的形式进行可视化展示。

### Graph RAG与多源数据融合

在数字化时代，数据来源多样且复杂，如何有效地融合多源数据，成为了一个重要的挑战。Graph RAG技术通过其独特的知识图谱构建方式，为多源数据融合提供了有效的解决方案。

- 跨领域信息整合：Graph RAG能够处理跨领域的数据集，整合不同来源和类型的信息，提供全面的视角和深入的分析。例如，在医疗健康领域，Graph RAG可以帮助整合和分析病历记录、医学研究和治疗指南，为医生提供诊断支持和个性化治疗建议。
- 自动知识图谱更新：随着新数据的输入，Graph RAG能够自动更新知识图谱，保持信息的时效性和准确性。这使得Graph RAG在处理动态变化的数据集时具有显著优势。
- 高效的信息检索：通过社区检测算法和图检索技术，Graph RAG能够快速定位到相关信息，提高检索效率。这对于处理大规模数据集和复杂查询任务尤为重要。

### Graph RAG的应用场景

Graph RAG技术在多个领域具有广泛的应用潜力，包括但不限于：

- 私有数据分析：企业可以利用Graph RAG从内部数据中提取深层洞见，为决策提供数据支持。例如，在客户支持场景中，将产品手册和故障排除指南映射到知识图谱中，以便RAG模型可以在客户查询跨越多个工具或问题时找到最相关的指南。
- 新闻媒体与内容创作：在媒体和出版行业，Graph RAG可以用于自动化内容创作，如新闻摘要、故事生成等。
- 学术研究与知识发现：研究人员可以利用Graph RAG来分析文献，识别研究趋势，甚至发现新的研究方向。
- 智慧城市领域：通过Graph RAG技术整合城市各类数据资源，构建城市运行知识图谱和大模型，为城市管理提供智能化决策支持。

### Graph RAG技术的未来展望

随着技术的不断发展和完善，Graph RAG有望在智能问答、数据摘要、知识推理等多个领域发挥更加重要的作用。未来，Graph RAG可能会进一步结合多模态数据处理技术、增强的个性化服务、跨领域知识融合以及可解释性和透明度等方面的优势，为用户提供更加全面、准确和个性化的信息服务。

此外，Graph RAG技术还有望推动跨领域知识的整合与应用，通过构建更加全面的知识图谱，并结合大模型的泛化能力，实现不同领域知识的有效融合与利用。这将有助于解决复杂知识问题，提升人工智能技术的整体水平。


Graph RAG技术作为一种结合了知识图谱和图机器学习技术的新型检索增强生成模型，具有显著的技术优势和应用潜力。它不仅提升了信息检索的准确性和效率，还为个性化服务、复杂决策支持、跨领域分析以及知识创新提供了强大的技术支持。

悦数图数据库凭借其创新的Graph RAG技术，不仅在知识图谱构建与多源数据融合方面树立了行业标杆，还成功地将这一前沿技术应用于向量数据库领域，进一步拓宽了智能搜索的边界。通过深度适配Llama Index、LangChain等大语言模型框架，悦数图不仅提升了搜索引擎的智能化水平，更实现了对用户查询意图的精准理解和全面响应。这一突破性进展不仅降低了用户获取高质量信息的成本，还为企业和个人用户提供了前所未有的搜索体验，预示着一个更加智能、高效、个性化的信息检索时代的到来。

悦数图数据库凭借其创新的Graph RAG技术，不仅在知识图谱构建与多源数据融合方面树立了行业标杆，还成功地将这一前沿技术应用于向量数据库领域，进一步拓宽了智能搜索的边界。

Graph RAG知识图谱构建与多源数据融合

![Graph RAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2024-11-13.jpg)

知识图谱，作为一种以图的方式展示实体与实体之间关系的数据结构，能够将复杂的知识体系以结构化的形式进行展示和存储。而GraphRAG（Graph-Augmented Retrieval-Augmented Generation）作为一种特定的知识图谱构建技术，其核心思想在于通过实体识别和关系抽取等技术手段，从海量的文本数据中挖掘出有用的知识信息，并构建成图谱形式。本文将深入探讨GraphRAG知识图谱的构建流程，从数据采集、预处理、实体识别、关系抽取到图谱生成，全面解析这一技术的核心要点和应用方法。

### 数据采集与预处理

[GraphRAG知识图谱](https://www.yueshu.com.cn/posts/graph-rag)的构建流程始于数据采集。数据采集是构建知识图谱的基础，需要通过爬虫等技术手段从互联网上收集相关的文本数据。这些数据可能来源于各种公开数据集（如Wikipedia、Freebase、DBpedia等）或私有数据（如企业内部数据库、专业期刊等）。选择数据源时，应考虑数据的可靠性、相关性、完整性和更新频率。

采集到的数据往往包含噪声、重复或不完整的信息，因此需要进行预处理。数据清洗是预处理的核心步骤，涉及去噪声、数据规范化、缺失值处理等。去噪声是移除数据集中的错误和无关数据，数据规范化则涉及将数据转换为一致的格式，如统一日期格式、货币单位等。对于缺失值，可以采用插值、预测或删除不完整记录的方法处理。数据清洗不仅提高了数据的质量，还能增强后续处理的效率和准确性。

### 实体识别与关系抽取

实体识别通常依赖于自然语言处理技术，特别是命名实体识别。NER技术能够从非结构化的文本中识别出具有特定意义的片段，如人名、地名、机构名等。基于深度学习的方法，如使用长短时记忆网络（LSTM）或BERT等预训练模型，能够更有效地处理语言的复杂性和多样性，提高识别的准确率和鲁棒性。

关系抽取是指从原始数据中识别出实体之间的关系，并将其加入到知识图谱中。这一步骤通常依赖于文本分析和数据挖掘技术。关系抽取的方法包括基于规则的方法、机器学习方法和深度学习方法。

### 图谱生成与可视化

经过实体识别和关系抽取后，GraphRAG将提取出的实体和关系以图谱的形式进行可视化展示。图谱生成阶段是整个流程的关键，它涉及到将实体和关系组织成图结构，其中每个实体作为图中的一个节点，节点之间的边表示实体之间的关系。这种结构化的表示方式不仅增强了模型对数据的理解能力，还为模型提供了更丰富的信息检索和推理路径。

图谱生成后，可以利用图形数据库（如Neo4j、Amazon Neptune等）进行存储和管理。这些数据库提供了高效的图形处理能力，支持复杂的查询和推理任务。同时，图谱可视化工具（如Neo4j的浏览器界面）可以帮助用户直观地查看和分析图谱中的信息，进一步挖掘知识图谱的潜在价值。

### GraphRAG的应用与优势 

GraphRAG知识图谱的构建不仅提升了信息检索的准确性和效率，还为个性化服务、复杂决策支持、跨领域分析以及知识创新提供了强大的技术支持。通过构建知识图谱，GraphRAG能够把握复杂的、细微的数据关系，构建一种全局性的优势，从而提升检索和生成的精确度。

在智能问答系统中，GraphRAG知识图谱使得机器能够理解和回答更复杂的问题，实现更准确的信息检索和知识发现。在推荐系统中，GraphRAG可以利用图谱中的关系信息为用户推荐相关商品，从而提高购物体验和销售业绩。在医疗健康、金融分析、风险管理等领域，GraphRAG知识图谱也展现出巨大的应用潜力。

悦数图数据库不仅实现了从数据到知识的深度转化，更通过与大语言模型框架如Llama Index、LangChain的深度适配，开辟了搜索引擎技术的新纪元。这一创新不仅极大地丰富了搜索结果的上下文信息，使得搜索结果更为智能和精准，而且通过降低用户获取信息的成本，推动了信息检索技术向更加人性化、智能化的方向发展。在与向量数据库的结合应用中，Graph RAG技术展现出的卓越性能，进一步验证了其在处理复杂知识结构和提升搜索效率方面的巨大潜力。悦数图数据库的这一突破性进展，不仅为知识图谱技术的发展树立了新的里程碑，也为未来搜索引擎技术的革新提供了强大的技术支持和无限可能。随着技术的不断成熟和应用场景的持续拓展，Graph RAG技术有望成为推动信息时代向知识时代迈进的重要力量。

悦数图数据库不仅实现了从数据到知识的深度转化，更通过与大语言模型框架如Llama Index、LangChain的深度适配，开辟了搜索引擎技术的新纪元。

Graph RAG知识图谱构建：从数据到知识的转化

![Graph RAG知识图谱]()

传统的基于关键词的检索方式，往往难以捕捉到用户真正的意图，导致检索结果不尽如人意。为了应对这一挑战，[Graph RAG](https://www.yueshu.com.cn/posts/graph-rag)（基于图技术的检索增强）技术应运而生，它结合了知识图谱和大型语言模型（LLM），为智能检索带来了全新的思路。

### 知识图谱：结构化信息的基石

知识图谱是一种用于表示实体间复杂关系的大规模语义网络。它通过将现实世界中的实体、概念、事件等抽象为节点和边，构建了一个庞大的语义世界。知识图谱不仅能够表示实体间的直接关系，还能表示间接的、复杂的语义关系，为机器理解和推理提供了坚实的基础。

在智能检索中，知识图谱的作用尤为重要。它能够将非结构化的文本数据转换为结构化的图谱形式，使得信息之间的关系更加清晰明确，便于机器进行理解和推理。同时，知识图谱还能够捕捉到传统检索方法经常忽略的复杂关系和联系，从而为用户提供更全面、更精准的搜索结果。

### Graph RAG技术：智能检索的新范式

Graph RAG技术是一种结合了知识图谱和检索增强生成（RAG）技术的新型检索方法。其核心在于将知识图谱的强大表达能力与RAG的检索能力相结合，实现对信息检索的显著增强。

在Graph RAG的工作流程中，当用户输入查询时，首先利用LLM进行语义解析，精准捕捉用户的真实意图和查询中的关键信息。随后，在理解了查询意图的基础上，Graph RAG在知识图谱中进行智能导航，利用解析出的关键实体和关系作为线索，搜索与之相关的节点和路径。这一过程既包括了节点的直接匹配，也涵盖了基于关系推理的间接匹配，确保了复杂查询意图的精准捕捉。最后，Graph RAG根据一定的排序算法对检索结果进行排序，并生成一个包含直接信息、上下文信息和推理路径的丰富结果列表，极大地提升了检索的准确性和用户满意度。

### 知识图谱构建的关键步骤

在Graph RAG技术中，知识图谱的构建是至关重要的一步。一个全面、准确的知识图谱能够为智能检索提供强有力的支持。知识图谱的构建通常包括以下几个关键步骤：

- 实体提取：从原始文本中提取出实体，这些实体可以是人物、地点、机构等。
- 关系抽取：识别并提取实体之间的关系，如“拥有”、“属于”等。这些关系构成了知识图谱中的边。
- 图谱构建：将提取出的实体和关系组织成结构化的图谱形式，其中节点代表实体，边代表关系。
- 图谱优化：对构建好的知识图谱进行优化，包括去除冗余信息、合并重复实体等，以提高图谱的质量和准确性。

### Graph RAG技术的实际应用

Graph RAG技术在实际应用中展现出了广泛的应用前景。在电商领域，传统的关键词检索方式难以准确捕捉用户的购买意图和偏好，而Graph RAG则能通过语义解析和图谱导航，为用户推荐更符合其需求的商品，实现个性化购物体验。

悦数图数据库在智能检索领域的这一创举，不仅彰显了其在技术创新上的雄厚实力，更为整个行业树立了新的标杆。通过Graph RAG技术与大语言模型框架的深度适配，以及向量数据库的有效结合，悦数图不仅极大地丰富了搜索引擎的上下文理解能力，还显著提升了搜索结果的智能化与精准度。这一突破性进展，不仅降低了用户获取高质量信息的成本，更为各行各业的信息检索需求提供了强有力的支持。

通过Graph RAG技术与大语言模型框架的深度适配，以及向量数据库的有效结合，悦数图不仅极大地丰富了搜索引擎的上下文理解能力，还显著提升了搜索结果的智能化与精准度。