微软推出的Project Gragh RAG与原生RAG有什么区别？_graghrag

在信息爆炸的时代，如何从海量文档中迅速提取关键信息，已成为一个迫切需要解决的问题。最近，一篇名为《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》的论文提出了一种创新的方法——Graph RAG，为这一挑战提供了新的解决方案。

什么是Graph RAG？

Graph RAG是一种结合了知识图谱生成、检索增强生成（RAG）和查询聚焦摘要（QFS）的方法。它旨在支持用户对整个文本语料库进行全局性的理解和查询，而不仅仅是局部信息的检索。

为何Graph RAG如此重要？

传统的RAG方法在处理全局性问题时存在局限性，例如“数据集中的主要主题是什么？”这类问题需要对整个文本集进行综合理解，而Graph RAG正是为了解决这类问题而生。

Graph RAG如何工作？

Graph RAG通过以下步骤实现其功能：

1. 构建实体知识图谱：使用大型语言模型（LLM）从源文档中派生出实体和关系。

2. 生成社区摘要：为所有紧密相关的实体群体预生成摘要。

3. 查询聚焦摘要：当给定一个问题时，每个社区摘要被用来生成部分响应，然后将所有部分响应汇总成最终的全局答案。

实验结果如何？

实验表明，Graph RAG在处理大数据集（约100万令牌）的全局性问题时，相比于传统的RAG方法，在生成答案的全面性和多样性上都有显著提升。

开源实现

好消息是，Graph RAG的开源Python实现即将推出，感兴趣的开发者可以访问

https://aka.ms/graphrag

获取更多信息。

结论

Graph RAG的出现，不仅为文本摘要和查询响应提供了一种新的思路，也可能会对信息检索、数据分析乃至人工智能领域的其他应用产生深远影响。让我们一起期待这项技术的未来发展！

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