Graph RAG 存知识，DeepSearch 调知识，我们全都要！

最近，AI 领域围绕“下一代 RAG 技术演进路径”的讨论逐渐升温。随着大模型应用进入深水区，单纯依赖传统 RAG 的局限性愈发明显——无论是处理千亿级关联数据的效率瓶颈，还是对复杂语义推理的支撑不足，都在倒逼技术架构的升级。

在此背景下，两种技术路径的讨论引发关注：

路径A：知识表示层的革新——通过引入图结构，将非结构化文本转化为可推理的语义网络，解决传统 RAG 的“信息孤岛”问题，典型代表如 Graph RAG。

路径B：检索流程层的优化——通过多轮查询扩展、动态结果重排序等策略提升检索效率，典型方法论如 DeepSearch 范式。

有趣的是，一些讨论试图将两种技术置于“非此即彼”的对立位置，这本质上是混淆了技术层级（知识存储 vs 知识调用）与功能边界（推理增强 vs 效率优化）。

Graph RAG 的不可替代性：从“关联缺失”到“知识穿透”

传统 RAG 的瓶颈在于无法处理非连续、高关联的语义场景，例如：金融风控场景，需追溯企业股权链、担保网络的多层关系；医疗诊断场景，需整合症状、用药、基因突变等跨领域数据。

Graph RAG 的核心优势在于：

知识结构化：通过实体关系图谱构建，将文本转化为可推理的语义网络。

多跳推理：支持从“A→B→C”的链式查询，突破传统 RAG 的单跳检索局限。

动态摘要生成：基于社区检测预生成语义摘要，加速复杂问题的答案生成。

例如，在“光伏产业链竞争分析”场景中，Graph RAG 可自动构建“上游原材料-中游组件-下游电站”的关联图谱，直接定位供应链瓶颈。这种能力是传统 RAG 或单纯检索框架无法实现的。

DeepSearch 的真实定位：检索优化，而非范式颠覆

DeepSearch 的核心价值在于动态优化检索流程，其技术亮点包括：

多轮查询扩展：通过LLM生成补充查询，覆盖用户意图的多个维度。

结果重排序：综合语义相关性、上下文密度等指标筛选最优结果。

混合数据支持：兼容非结构化文本与结构化数据。

但需注意：DeepSearch 并未解决知识关联性问题。例如，在需要跨文档推理“某企业的关联交易风险”时，若底层知识库仍是孤立的文档集合，即使检索效率提升，依然无法生成可信结论。

悦数 Fusion Graph RAG：技术融合的终极答案

Fusion Graph RAG 是悦数团队在 Graph RAG 基础上的创新实践。它融合了高级 RAG 技术，通过图状结构存储文档层级、章节关系及特殊元素，实现高效、灵活的检索。Fusion Graph RAG 首次实现了“知识图谱”与“动态检索优化”的深度耦合，其架构如图所示：

Fusion Graph RAG 的本质在于 Sota 的高级 RAG 方法融合、充分连接的元知识索引、充分打磨调优的 Graph RAG。

Fusion Graph RAG 通过在一个联通图谱内的“元知识”索引，清晰地揭示海量知识文档的内在关联，呈现从文件夹、文档、章节到段落、图表、公式的完整脉络，此为知识图谱的“元知识频谱”。在此基础上，用户可选择不同粒度的知识抽取方法，构建图谱结构的图索引，形成“增强图频谱”。 进一步，用户可以对图索引和元知识层进行诸如图摘要、权重分配、时序/状语信息补充等增强操作，以提升知识检索和利用的效率。

技术之争的终点是用户价值

真实场景中，客户需求具有双重性：

需求1：快速生成初步报告（DeepSearch 和 DeepResearch 的强项）。

需求2：基于企业知识库的深度推理（Graph RAG 的核心价值）。

Deep Search 和 Deep Research 是毋庸置疑的检索增强，但将其与 Graph RAG 对立，无异于宣称“螺丝刀可替代扳手”。悦数主张分层解耦、融合共生：Graph RAG 解决“知识如何存储”，DeepSearch 优化“知识如何调用”。Fusion Graph RAG 的使命是让企业同时获得“深度”与“效率”，而非在伪命题中二选一。

在 LLM 技术狂飙的今天，真正的创新应是开放整合，而非制造对立。悦数愿与业界共同探索 RAG 的下一站：让知识流动，让价值闭环。