<p>在知识管理领域，企业常常面临专业知识与业务洞察力局限于少数团队成员的问题，导致知识孤岛和咨询瓶颈。而生成式 AI 技术，如 DAG、Workflow、Agent 和 RAG 等工具尽管能力强大，但对于非技术背景的员工来说却显得遥不可及，成为 Gen AI 技术落地的一大阻碍。为了打破这一壁垒，杭州悦数推出了『悦数 RAG』这一极简的知识应用构建平台，旨在打破企业内部专业知识与业务洞察力的局限性，解决困扰企业的知识孤岛和咨询瓶颈问题。</p>
<p>本次我们请到了杭州悦数 Gen AI 负责人古思为、AI 工程师余毅航，为大家深度解析 Graph RAG 技术如何赋能每一位员工，无论技术背景如何，都能够轻松创建和优化知识应用，共同推动企业的知识共享与创新，开启智慧企业的新篇章。</p>
<h2 id="post-直播重点">直播重点</h2>
<h3 id="post-graph-rag-的技术背景剖析">Graph RAG 的技术背景剖析</h3>
<p>Graph RAG 技术的奥秘，分享它前所未有的上下文感知能力与高效数据训练效果。</p>
<h3 id="post-悦数在-graph-rag-领域的耕耘">悦数在 Graph RAG 领域的耕耘</h3>
<p>『悦数 RAG』如何帮助企业打破知识孤岛，实现知识普及与应用构建。</p>
<h3 id="post-未来更新计划">未来更新计划</h3>
<p>未来『悦数 RAG』的技术创新与优化计划，以更加卓越的性能和更广泛的应用场景。</p>
<h3 id="post-在线演示">在线演示</h3>
<p>现场演示如何使用『悦数 RAG』快速构建定制化知识应用，见证尖端技术与易用性的融合。</p>
<h2 id="post-报名方式">报名方式</h2>
<p>扫描下方海报二维码，立即预约直播席位与行业专家面对面交流！</p>
<p><img src="https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/0905poster.jpg" alt="https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/0905poster.jpg" /></p>
<p>『悦数 RAG』将持续迭代升级为企业提供更多元、更高效的解决方案助力企业在数字化转型的道路上迈出坚实的步伐。</p>

引领业务创新，重塑企业知识管理

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![Graph RAG]()

随着人工智能技术的不断演进，特别是大语言模型（LLM）的崛起，智能检索技术迎来了发展机遇。然而，面对复杂多变的私有数据集和跨领域的信息需求，传统检索方法往往显得力不从心。正是在这样的背景下，Graph RAG技术应运而生，它以知识图谱和图机器学习为核心，为智能检索领域带来了一场革命性的变革。

### 一、Graph RAG

[Graph RAG](https://www.yueshu.com.cn/posts/graph-rag)，作为悦数图数据库率先提出的基于图技术的检索增强概念，其核心价值在于将知识图谱的强大表示能力与图机器学习的深度挖掘能力相结合，为 LLM 在处理复杂和多样化私有数据集时提供了前所未有的支持。这一技术的出现，不仅极大地提升了信息检索的准确性和效率，还为用户带来了更加智能化、个性化的信息体验。

### 二、知识图谱构建

Graph RAG 的第一步，是将非结构化的文本数据转化为结构化的知识图谱。在这个过程中，文本中的每一个实体和概念都被抽象为图谱中的节点，而它们之间的关系则构成了连接这些节点的边。这种转变不仅仅是数据表示形式的简单变化，更是对数据内在逻辑和关系的深刻洞察。通过知识图谱的构建，Graph RAG 能够清晰地展示数据之间的复杂关系和多层次结构，为后续的检索和推理任务提供了坚实的基础。

### 三、图机器学习

有了结构化的知识图谱作为支撑，Graph RAG 进一步引入了图机器学习技术来挖掘图谱中的深层信息和复杂关系。图神经网络（GNN）作为图机器学习的核心工具之一，在Graph RAG 中发挥着至关重要的作用。GNN 通过节点间的信息传递和聚合机制，能够捕捉图谱中的全局和局部特征，生成能够反映实体和关系之间复杂关系的向量表示。这些向量表示不仅为 LLM 提供了丰富的上下文信息，还显著提升了模型在问答、摘要和推理任务中的表现。

### 四、GraphRAG的多维度优势

1.多维度问答能力：Graph RAG 能够深入理解并回答涉及复杂关系和多步骤推理的问题。通过整合知识图谱中的多源信息，Graph RAG 能够生成全面且准确的答案，满足用户多样化的查询需求。

2.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。这种跨领域的信息整合能力使得Graph RAG 能够提供更加全面和深入的视角和分析，帮助用户更好地理解复杂问题。

3.高效的信息检索：通过社区检测算法和图检索技术的结合应用，Graph RAG 能够快速定位到相关信息，提高检索效率。这种高效的信息检索能力为用户节省了大量时间和精力，提升了信息获取的效率。

4.定制化摘要生成：GraphRAG还能够根据用户的查询需求生成定制化的信息摘要。这种个性化的信息服务不仅满足了用户的特定需求，还提升了用户体验的满意度。

### 五、GraphRAG的应用前景

随着Graph RAG 技术的不断成熟和完善，其应用前景也日益广阔。在搜索引擎领域，Graph RAG 能够为用户提供更加智能、精准的搜索结果；在智能问答系统中，它能够更准确地理解用户问题并给出详细解答；在智能推荐系统中，它能够根据用户兴趣和偏好提供更加个性化的推荐服务。此外，Graph RAG 还可以应用于金融风控、医疗健康、智能制造等多个领域，为各行各业带来智能化转型的新机遇。


悦数图数据库 Graph RAG 技术的出现标志着智能检索领域的一次重大突破。它以知识图谱和图机器学习为核心驱动力，为 LLM 在处理复杂和多样化私有数据集时提供了强有力的支持。随着技术的不断发展和应用领域的不断拓展，我们相信 Graph RAG 将在未来发挥更加重要的作用并推动智能检索技术迈向新的高度。

悦数图数据库 Graph RAG 技术的出现标志着智能检索领域的一次重大突破。它以知识图谱和图机器学习为核心驱动力，为 LLM 在处理复杂和多样化私有数据集时提供了强有力的支持。

知识图谱驱动的Graph RAG智能检索技术

![Graph RAG]()

在人工智能领域，随着大数据和深度学习技术的飞速发展，大语言模型（LLM）如 GPT 系列已成为处理自然语言任务的重要工具。然而，面对复杂多变的现实世界数据，尤其是那些涉及多领域、多层次关系的私有数据集，传统LLM在理解和推理能力上仍显不足。为此，悦数图数据率先提出了“Graph RAG”这一革命性概念，旨在通过融合知识图谱与图机器学习技术，显著提升 LLM 在处理复杂信息时的性能与精准度。

### 一、Graph RAG：定义与背景

[Graph RAG](https://www.yueshu.com.cn/posts/graph-rag)，即图检索增强图（Graph Retrieval Augmented Graph），是一种创新的基于知识图谱的检索增强技术。它巧妙地将知识图谱视作一个超大规模的词汇表，其中实体与关系分别对应于传统词汇表中的单词与词组。这一创新视角不仅打破了传统文本处理的界限，还极大地拓展了 LLM 的信息处理维度和深度。

在Graph RAG 框架下，非结构化的文本数据被转化为结构化的图谱形式，实体作为节点，关系作为边，共同构建了一个复杂而精细的知识网络。这一转变不仅使得信息更加直观易懂，也为 LLM 提供了丰富的上下文信息和推理路径，从而显著提升了其理解和回答复杂问题的能力。

### 二、知识图谱构建：从文本到图谱的飞跃

Graph RAG 的核心竞争力在于其强大的知识图谱构建能力。这一过程涉及数据收集、实体识别、关系抽取以及图谱构建等多个环节。首先，通过广泛的数据采集，Graph RAG 能够汇聚来自不同领域、不同来源的海量文本数据。随后，利用先进的自然语言处理技术和机器学习算法，Graph RAG 能够自动识别文本中的实体和关系，并将它们以图的形式组织起来。

在图谱构建过程中，Graph RAG 注重保持信息的准确性和时效性。它不仅能够识别出实体之间的直接关系，还能够通过推理和联想发现潜在的间接关系。这种全面的信息捕捉能力使得 Graph RAG 构建的知识图谱既丰富又精准，为后续的检索和推理任务奠定了坚实的基础。

### 三、图机器学习：挖掘深层信息的利器

有了结构化的知识图谱作为支撑，Graph RAG 进一步引入了图机器学习技术来挖掘图谱中的深层信息和复杂关系。图神经网络（GNN）作为图机器学习的核心工具之一，在 Graph RAG 中发挥了至关重要的作用。

GNN 通过节点间的信息传递和聚合机制，能够捕捉图谱中的全局和局部特征。在 Graph RAG 中，GNN 被用于对图谱中的节点和边进行编码和表示学习，从而生成能够反映实体和关系之间复杂关系的向量表示。这些向量表示不仅有助于提升检索的准确性和效率，还能够为 LLM 提供更加丰富的上下文信息和推理依据。

### 四、Graph RAG的应用与优势

Graph RAG 技术的出现为多个领域带来了前所未有的变革。在问答系统中，Graph RAG 能够较准确地理解用户的问题并回答相关的答案；在信息检索领域，它能够帮助用户快速找到所需的信息资源；在智能推荐系统中，它则能够基于用户的兴趣和偏好提供更加个性化的推荐服务。

与传统的检索技术相比，Graph RAG 具有以下几个显著优势：

- 全面性：通过构建结构化的知识图谱，Graph RAG 能够整合来自不同领域和来源的信息资源，为用户提供更加全面的信息支持。

- 精准性：利用图机器学习技术挖掘深层信息和复杂关系，Graph RAG 能够更准确地理解用户查询意图并返回相关结果。

- 时效性：Graph RAG 支持知识图谱的自动更新和维护功能，能够确保信息的时效性和准确性。

- 跨领域性：通过跨领域整合不同来源和类型的信息资源，Graph RAG 能够为用户提供更加全面和深入的洞察和分析能力。

Graph RAG 作为一种基于知识图谱的检索增强技术革新，正逐步改变着我们对信息处理和理解的方式。它不仅为LLM提供了更加丰富的上下文信息和推理路径，还极大地提升了其在处理复杂和多样化私有数据集时的性能。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信 Graph RAG 将在更多领域发挥重要作用并推动人工智能技术的进一步飞跃。

Graph RAG 作为一种基于知识图谱的检索增强技术革新，正逐步改变着我们对信息处理和理解的方式。它不仅为LLM提供了更加丰富的上下文信息和推理路径，还极大地提升了其在处理复杂和多样化私有数据集时的性能。

基于知识图谱的Graph RAG检索增强技术探索

![Graph RAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2024-09-13.jpg)

随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大语言模型和知识图谱的兴起，一种全新的技术—[Graph RAG（基于图技术的检索增强）](https://www.yueshu.com.cn/posts/graph-rag)应运而生，它不仅革新了信息检索的方式，更将上下文学习和跨领域信息整合推向了新的高度。本文将深入探讨Graph RAG 技术的核心原理、功能优势、应用场景以及其在未来信息检索领域的地位预测。

### 一、Graph RAG 技术的崛起

Graph RAG，作为知识图谱与图机器学习融合的产物，其诞生标志着信息检索技术的一次重大飞跃。该技术通过构建结构化的知识图谱，并利用图神经网络（GNN）等先进算法，实现了对复杂关系和多步骤推理问题的深刻理解与高效解答。

### 二、技术核心与优势解析

知识图谱构建： Graph RAG 的核心在于其强大的知识图谱构建能力。它能够将非结构化的文本数据转化为结构化的图谱形式，使得数据中的实体、概念及其关系得以清晰呈现。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，也为后续的推理和检索提供了坚实的基础。

图机器学习：通过节点间的信息传递和聚合，模型能够捕捉到更加细微和隐晦的关联，从而在问答、摘要和推理等任务中表现出色。

多维度问答能力： Graph RAG 能够处理涉及复杂关系和多步骤推理的问题，提供全面且准确的答案。这种能力使得它在客户服务、法律咨询、学术研究等领域具有广泛的应用前景。


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。这种跨领域的信息整合能力为用户提供了更加全面和深入的视角，有助于发现新的规律和趋势。

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。这种高效的信息检索能力对于提升用户体验和降低企业运营成本具有重要意义。

定制化摘要生成： 根据不同的查询需求，Graph RAG 能够生成定制化的信息摘要。这种个性化的信息服务不仅满足了用户的多样化需求，也为企业提供了更加精准的市场分析和决策支持。

### 三、应用场景展望

Graph RAG 技术的广泛应用前景令人瞩目。在私有数据分析领域，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；在新闻媒体与内容创作领域，Graph RAG 可以用于自动化内容创作，如新闻摘要、故事生成等；在学术研究与知识发现领域，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；在医疗健康信息管理领域，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。

### 四、未来地位预测

随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，Graph RAG在未来信息检索领域的地位将日益凸显。首先，Graph RAG将成为信息检索领域的重要技术支撑，推动信息检索技术向更加智能化、精准化的方向发展。其次，Graph RAG将促进跨领域信息整合和共享，打破信息孤岛现象，推动各行业之间的协同发展。最后，Graph RAG将为用户提供更加个性化、高效的信息服务体验，满足用户日益增长的多样化需求。

Graph RAG技术的出现为海量信息处理和检索带来了全新的思路和方法。随着技术的不断发展和完善，Graph RAG将在未来信息检索领域发挥越来越重要的作用，成为推动社会进步和发展的重要力量。对于企业和开发者而言，把握Graph RAG技术的发展机遇，将为其在激烈的市场竞争中赢得先机。

悦数图数据库不仅是国内首家提出 Graph RAG 概念的厂商，也实现了与大语言模型框架 Llama Index 、LangChain 等的深度适配，因此开发者可以专注于 LLM 的编排逻辑和 pipeline 设计，而不用亲自处理很多细节的抽象与实现，一站式生成高质量、低成本的企业级大语言模型应用。

悦数图数据库不仅是国内首家提出 Graph RAG 概念的厂商，也实现了与大语言模型框架 Llama Index 、LangChain 等的深度适配，因此开发者可以专注于 LLM 的编排逻辑和 pipeline 设计，而不用亲自处理很多细节的抽象与实现，一站式生成高质量、低成本的企业级大语言模型应用。