Graph RAG：破解复杂信息检索难题，助力企业智能升级

如何从海量数据中精准、高效地获取所需信息，成为个人和企业面临的巨大挑战。传统的搜索引擎和检索技术受限于数据质量、训练资源及多义词理解等问题，难以满足日益增长的复杂查询需求。然而，随着 Graph RAG 的兴起，这一难题正逐步得到解决。

什么是 Graph RAG

Graph RAG 这一概念是 2023 年 8 月由杭州悦数和 LlamaIndex 联合提出的创新性检索增强生成技术。它将知识图谱与图机器学习技术深度融合，显著增强了大型语言模型在处理复杂和多样化私有数据集时的性能。Graph RAG 通过使用图技术建立实体与实体间的联系构建结构化知识图谱，凭借图技术的图遍历和高效的查询能力，利用图机器学习算法进行语意聚合和层次化分析，能够精准捕捉文本中的复杂关系，回答高层次的抽象或总结性问题，广泛应用于智能问答、数据摘要、企业知识管理等领域，为企业提供高效、智能的信息检索解决方案。

Graph RAG 与传统 RAG 的区别

传统 RAG 技术主要依赖于向量检索，将文本内容转化为向量形式，并通过向量相似性进行信息检索，这在处理基于文本内容的事实性问题上展现出了一定的效果。然而，当面对涉及复杂关系和多步骤推理的查询时，其局限性便显露无遗。

相比之下，Graph RAG 技术则采用了更为先进的知识图谱表示形式，将文本中的实体和概念以节点形式呈现，并通过边来描绘它们之间的关系。这种结构化的表示方式不仅使得 Graph RAG 能够更精准地捕捉文本中的复杂关系，还赋予了它在处理高层语义理解和多步骤推理问题上的独特优势。通过图检索技术，Graph RAG 能够跨越多个文本块，检索出与查询紧密相关的图元素，如节点、三元组、路径或子图，从而为用户提供更为全面和准确的信息。

Graph RAG的实际应用场景

智能终端的交互升级

Graph RAG 技术在智能终端领域的应用尤为突出，比如桌面终端、移动应用、智能机器人等，通过集成 Graph RAG 技术，可以显著提升交互体验。用户可以通过自然语言提问，终端能够精准理解用户意图，并提供更加丰富、准确的答案。例如，在政务服务中心，智能终端可以利用 Graph RAG 技术快速响应用户的各类查询需求，提供事项查询、流程指引等智能化服务。

企业知识管理的创新

悦数图数据库推出的『悦数 RAG』平台，为企业知识管理带来了显著的变化。该平台不仅简化了知识应用的创建过程，还通过友好的对话界面，使非技术用户也能轻松上手。企业用户可以通过『悦数 RAG』快速搭建内部知识库的搜索引擎，提高员工访问关键信息的速度和效率。此外，『悦数 RAG』还支持复杂 RAG 逻辑的整合，如 Graph+Vector RAG，进一步提升了检索的精准度和效率。

金融科技的安全保障

在金融科技领域，Graph RAG 技术正逐步展现其独特优势。通过分析金融网络的知识图谱，Graph RAG 技术能够帮助金融机构更好地理解和分析市场动态、风险评估和资产配置等问题。例如利用 Graph RAG 技术构建全面的用户知识图谱，通过大语言模型为合规部门提供客户公司股权结构、运营状况和合作伙伴关系的实时分析，有效降低了业务风险，提升了决策效率。

Graph RAG 技术的出现，为信息检索领域带来了全新的思路和方法。通过结合知识图谱和大语言模型，Graph RAG 不仅提升了检索的精准度和效率，还丰富了检索结果的上下文信息，为智能终端、企业知识管理、金融科技等多个领域带来了显著的变化。我们期待与各位专家和用户共同探索 Graph RAG 技术的无限可能，共创信息检索的美好未来。