Graph RAG：知识图谱赋能大语言模型的新范式_graph rag在大模型中的应用实例

一、前言

大模型技术在经过一年多的飞速迭代和发展，以 ChatGPT 为代表的大语言模型（LLM）凭借其强大的文本生成能力，在各个领域掀起了一场 AI 应用的革命。然而，狂欢过后，人们逐渐意识到 LLM 并非无所不能。由于训练数据的限制，LLM 常常会“一本正经地胡说八道”，给出过时、不准确甚至完全虚构的信息。

为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）技术应运而生。RAG 就像为 LLM 配备了一个外部“知识库”，让 AI 在回答问题时不再局限于自身的“记忆”，而是能够参考最新的、更全面的信息。

然而，传统的 RAG 技术仍然依赖于文本匹配，无法真正理解文本背后的语义和逻辑关系，在处理复杂查询、捕捉细微差别等方面依然存在不足。想象一下，如果只是把一堆文件扔给学生，而不教给他们如何理解和分析，他们真的能找到问题的答案吗？

为了打破这一瓶颈， Graph RAG 应运而生。Graph RAG 将知识图谱（KG）引入 RAG 体系，就像为 AI 构建了一张清晰的“知识地图”。知识图谱能够表达实体之间的复杂关系，例如父子关系、朋友关系、因果关系等等，从而让 AI 不仅能够“查到”信息，更能够“理解”信息之间的逻辑，给出更准确、更智能的答案。

从依赖自身记忆到检索外部信息，再到利用知识图谱进行深度理解，Graph RAG 代表着 AI 问答技术的一次重大飞跃。它将如何赋能 LLM，开启人机交互的新纪元？让我们拭目以待！

二、RAG：让 AI 学会“查资料”

传统的 LLM 就像一个博览群书的学者，知识储备丰富，但缺点是“学识”停留在某个时间节点，容易“跟不上时代”。这就好像，你问一个古代的学者“什么是互联网”，他肯定是一脸懵圈的。