在人工智能的宏伟蓝图中，GraphRAG（Retrieval-Augmented Generation）技术以其独特的结构化方法，为大型语言模型（LLM）带来了革命性的改进。今天，我们将深入了解GraphRAG的奥秘，并探索它如何增强LLM处理私有数据的能力。
什么是GraphRAG？
GraphRAG是一种先进的检索增强生成技术，它与传统的基于语义搜索的方法不同。GraphRAG通过从原始文本中提取知识图谱、构建社区层次结构、生成社区摘要，并在执行基于RAG的任务时利用这些结构。
GraphRAG的主要优势
结构化方法
与使用纯文本片段的简单语义搜索方法相比，GraphRAG采用了一种结构化、分层的方法。
知识图谱构建
GraphRAG能够从大量文本中提取实体、关系和关键主张，并将它们组织成知识图谱。
社区层次结构
通过Leiden技术对图谱进行层次聚类，形成社区，每个社区代表一组相关的实体。
社区摘要
为每个社区生成自下而上的摘要，帮助全面理解数据集。
查询模式
在回答问题时，GraphRAG使用全局搜索和局部搜索模式，提供对社区摘要和具体实体的深入理解。
如何开始使用GraphRAG？
解决方案加速器
微软推荐使用解决方案加速器包快速启动GraphRAG系统，它提供了一个用户友好的端到端体验，集成了Azure资源。
入门指南
查看GraphRAG的入门指南，了解如何开始使用这项技术。
深入学习
深入研究Indexer和Query包的文档，了解GraphRAG的主要子系统。
GraphRAG与传统RAG的比较
基线RAG
大多数基于LLM的工具使用基线RAG技术，它使用向量相似性作为搜索技术，以改进LLM的输出。
GraphRAG的改进
GraphRAG使用知识图谱，在处理复杂信息时，在问答性能上取得了显著提升。它特别擅长处理需要综合不同信息以提供新综合见解的问题，以及对大型数据集合或单一大型文档进行整体理解的问题。
GraphRAG处理流程
索引
- 将输入文本分割成多个文本单元。
- 使用LLM提取实体、关系和关键主张。
- 对图谱进行层次聚类。
- 生成每个社区的摘要。
查询
在查询时，使用这些结构为LLM提供上下文材料，以回答问题。
提示调整
为了获得最佳结果，建议根据文档中的提示调整指南，对提示进行微调。
结语
GraphRAG是微软研究团队在人工智能领域的最新突破，它为开发人员提供了一种全新的方式，以增强LLM处理私有数据的能力。无论您是AI领域的新手还是资深专家，GraphRAG都值得您的关注。
想要了解更多关于GraphRAG的信息，或者开始使用这项技术，请访问微软GraphRAG页面。让我们一起探索人工智能的新境界！
希望这篇博客文章能够帮助您更好地了解GraphRAG技术，并激发您探索和应用这项技术的兴趣。如果您有任何问题或需要更多信息，请随时与我联系。