GraphRAG 详解_graph rag

一、引言

以 ChatGPT 为代表的大语言模型出圈后，企业级 LLM 的应用也越来越热，这其中一大部分应用都使用了 RAG 技术。

传统 RAG 技术在某些场景下，可能存在以下几个问题，即使使用高级 RAG 方法通常也较难克服。

1. 效率问题：基于向量的搜索方法采用数学方法，如聚类，树形结构或 HNSW 等近似最近邻算法，这些方法在处理极高维度数据，或非常复杂的信息结构时效果不好。另外，ANN 搜索算法如 HNSW 虽然可以提高效率，但构建和维护索引通常需要大量的计算资源。

2. 可解释性：文本 Embedding 后的向量，可解释性很低。RAG 检索后得到的向量只关注文本的片段，而表示文本片段的向量是数字数组，没有直接的可解释性，无法通过观察向量中的具体数字理解文本内容。

3. 整体理解受限：RAG 检索到的内容（向量块）虽然来自数据库中所包含的文档，但这些内容相关的上下文却不一定包含在答案中，导致其无法对问题、答案以及文档形成整体理解。

4. 数值与文本：基于向量的检索，同时处理包含文本和数字的数据时准确度不高。向量数据库中，文本和数值型数据的特征和表示方法不同，系统会在处理中混淆这两种类型的数据（文本经过 Embedding 转化为向量，而数值型数据则可能直接使用或经过标准化后使用）。这也是我自己在做这类应用中经常会遇到的问题，比如在混合了数值型表格和文本的规范中查询信息，向量搜索的准确度很低。

5.工程挑战：RAG 系统涉及包含检索、排序、生成等多个组件，确保各组件之间的数据无碍传输、接口统一，以及如何高效地集成和优化这些组件，是一个巨大的工程挑战。

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二、Graph RAG

1. Knowledge Graph

Graph RAG 中的 Graph 指的是知识图谱 —— Knowledge Graph：一个用来表示实体及其相互关系的结构化图形数据模型。

在 Graph 中，节点（Nodes） 代表实体如人、地点、事件等；边（Edges）则代表这些实体之间的关系，（如人物关系、地理位置等）。比如《天龙八部》中人物的关系图谱如下：

再比如关于《蒙娜丽莎》的知识图谱：

以及深圳地铁 2024 年运行图：

GraphRAG 中，实体和关系以图的形式存储在图数据库(graph database) 中, 作为 RAG pipeline 的一部分。

2. 知识的两种表示方法：Vectors & Graphs

从人的视角，向量的视角，以及 Graph 的视角，来看一个“苹果：

人对“苹果”的理解是复杂的，并非仅从字面捕捉。我们的大脑会为这个苹果赋予想象，从而产生一种果香诱人、甜美可口之感。这是“苹果”这个词在人类感知与概念上的结合体。

向量“苹果”的表示则是一组数字，这组数字以编码的形式表征了相应文本的一部分意义。在 RAG 过程中，这组数字通过一次计算，识别其与另一组向量的相似度。但是，如前所述，人类几乎无法理解这组向量内部每个数字所代表的内容；从这组数字尝试理解其上下文，或将其融入更长的文本中显然也无能为力。

知识图谱“苹果”的表示则是“declarative”（声明式的)，用 AI 的术语来讲，是 symbolic（符号化）的。对人类来说， 知识图谱的表示方式直观，使用自然语言标签和关系，人类可以轻松理解其中的内容，比如我们上边的几张图。对于机器来说， 符号化表示的形式化和标准化特性，易于机器进行解析，并能进行逻辑和算法推理。上述“天龙八部人物图”中，机器很容易推理出来：段正淳是乔帮主的岳父（此处手动狗头）。

3. Graph RAG 运行模式

GraphRAG 本质上就是 RAG，只不过与一般 RAG 相比，其检索路径上多了一个知识图谱。GraphRAG 与 RAG 的基本架构也相同，区别在于其数据库中，同时存储了结构化的知识图谱数据和文本 Embedding 后的向量数据。

上图是一个由用户提问触发的图查询过程。实际应用中可以将图数据和向量分别存储在两个不同的数据库中，或者使用 Neo4j 这样支持向量搜索的图数据库。

GraphRAG 常见的一种运行模型如下：

1. 进行向量或关键词搜索以找到初始节点集。使用向量搜索，需要预先对知识图谱中的节点数据进行向量化。

2. 遍历图以获取相关节点的信息。通常基于图的结构进行，不需要额外的向量化处理。

3. 使用基于图的排序算法（如 PageRank）对文档进行重新排序。PageRank 等算法利用图结构信息评估节点的重要性或相关性，不依赖于向量表示，而是基于图的连接结构和关系信息。

GraphRAG 的应用场景不同，模式也会随之变化。

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三、GraphRAG Lifecycle

使用 GraphRAG 的生成式 AI 应用与任何 RAG 应用的模式基本相同，只是在开始时增加了一个“Create Graph-创建图”的步骤：

Create Graph 的过程类似于传统 RAG 将文档进行分块、向量化后加载到向量数据库中。Graph 在工程方面有以下几个优势：

1. 图的可迭代型很高：可以从一个“minimum viable graph”开始逐渐扩展。

2. 数据纳入知识图谱后，数据的进化变得容易了许多。通过向知识图谱中添加更多类型的数据，可以充分利用数据网络效应带来的益处，同时还能通过提升数据质量增强应用价值。

3. 创建图的技术栈发展飞快，随着工具的进步和完善，创建图会变得更加容易。

将 Create Graph 这一步骤添加至先前的图中，形成 GraphRAG 的完整流程如下：

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四、Create Graph

有必要详细介绍一下 GraphRAG 中的 Create Graph。构建知识图谱的第一步是理解与 GenAI 最相关的两种图：Domain graph 与 Lexical Graph

1. Domain graph-域图

域图是一个用来表示某个特定领域知识与关系的知识图谱。域图聚焦于某个主题或某领域，是特定应用领域内世界模型的具体表现形式。比如一个和小龙女相关的域图简单示意如下：

创建领域图有几种不同路径，取决引入的数据是来自结构化源、非结构化文本，或两者兼有。

非结构化数据源构建知识图的工具正在迅速演进。如新的 Neo4j 知识图构建器能够处理 PDF 文档、网页、YouTube 视频片段或维基百科文章，并自动从中创建知识图谱。若客户、产品、地理信息相关的数据存储在关系型数据库中，则可以直接使用成熟的关系到图谱的映射创建领域图。

2. Lexical Graph-词汇图

词汇图是一个表示文档结构的图，用于描述文本内容的组织方式，主要聚焦于文本的分段（如段落、句子或其他文本片段）及其相互关系。

词汇图通过图的形式表示文档的内部结构，每个节点代表一个文本片段，每条边代表片段之间的关系。一个简单的词汇图如下：

可以按照以下的方式结合域图和词汇图：

创建词汇图比较简单，主要涉及基本的解析与分块策略。

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五、GraphRAG 的优势

与 传统 RAG 相比，GraphRAG 有几方面的优势

1. 准确性与可用性

对比 GraphRAG 与传统 RAG，最直观的感受是 GraphRAG 可以获得更高质量的回复。在微软的论文《 From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization 》，研究人员发现 GraphRAG 能显著提高 RAG 环节中的“检索”性能，可以在检索的上下文中填充更高相关性的内容，最终产生更准确的回答与原始索引。

同时，GraphRAG 与替代方法相比，所需要的 Token 数量减少了 26% 至 97%，因此其在提供答案方面不仅准确度高，而且成本也更低。

一个案例：LinkedIn 最近发表的论文描述了 GraphRAG 对其客服应用影响，发现 GraphRAG 在提高回答问题正确性的同时，其答案也更丰富，使得客服团队解决单个问题时间的中位数减少了 28.6% 。

2. 提升数据价值，加快产品迭代速度

由于知识图谱在概念和视觉上都比较直观，因此尝试从知识图谱的角度理解数据，会对数据产品新的洞察。图谱能生动地展现应用底层的数据情况。

另外，图谱提供了能追溯到原始答案的“钩子”，可以沿着这些“钩子”组合而成的因果链追踪这些数据。

对于 LLMs 应用，图谱中独立的数据块能保留其价值，同时展现出的数据结构本身就能存储并传递额外意义，可通过这些为应用程序增加更多智能。

比如 LlamaIndex 最近展示的一个图，阐释了其通过“MENTIONS”将词汇图和域图进行了关联：

3. 可解释性及安全性

大语言模型缺乏可解释性，因此基于 LLMs 的应用很难在决策层面提供信任。但知识图谱则完全不同，知识图谱的数据可导航，查询、并能随时修正和更新。在决策层面，使用图结构的数据比使用向量结构的数据更容易理解与可信。

在数据质量方面，将数据置于知识图谱中，更容易发现数据中的错误并进行溯源：并不仅能在计算中使用，还能在解释中加以利用。而这一点在数据的向量表示中是根本无法实现的。

从安全性角度来说，GraphRAG 可以通过图结构，自然地表示和管理复杂的关系，包括用户、角色、权限、资源之间的多对多关系；并且能通过图的节点和边的属性与标签，实现更细粒度的权限管理和动态调整。特别是 GraphRAG 支持基于上下文的动态权限管理，可以根据时间、地点、用户状态等上下文信息实时调整访问权限。

下图是一个简单的安全策略示意，可以在具备细粒度访问控制的知识图谱中实现：

在数据隐私方面，Graph RAG 可以通过分析图结构中应用的访问模式和路径，检测异常行为并及时响应。

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六、可能适合 Graph RAG 的场景

GraphRAG 并非万能，在传统 RAG 效果良好时，贸然改用 GraphRAG 并不可取。在以下几个场景中，若已有事实数据证明传统 RAG 有局限，可以尝试考虑使用 GraphRAG：

1. 受限于向量搜索的能力：在 RAG 过程中的检索阶段，获取的信息与用户查询意图之间存在较大的偏差时。

2. 改进 RAG 方法后仍然效果不佳：若已在 RAG 中使用包含了 BM25 精确搜索的混合搜索方法，对排序流程进行了改进，对嵌入向量进行微调后仍然效果不佳，可尝试使用 GraphRAG。

3. 复杂关系数据或跨领域知识集成：当数据库中包含大量相互关联的实体，需要整合不同领域的信息并建立联系时，如社交网络、组织结构等数据，或跨学科研究、综合情报分析等任务，可尝试使用GraphRAG。

4. 有较高可解释性要求的场景：如前所述， GraphRAG 提供的图结构使得结果的推理过程更加透明和可解释，在对可解释性有较高要求的场景下，可尝试使用GraphRAG。

5. 多跳查询需求：需要多步推理或跨越多个关系的查询，如寻找间接关系或因果链分析的相关应用。

6. 细粒度访问控制：需要基于复杂关系实现精细的数据访问权限，如大型组织的数据共享系统等。

7. 动态数据环境：当数据频繁更新，需要实时反映关系变化时，如实时事件分析或动态系统监控等场景。

以上就是可尝试使用 GraphRAG 的几个场景。在实际应用阶段，还需要从数据、性能、工程实现复杂度等多方面考虑，最终确定是否使用 GraphRAG。

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总结

1-传统 RAG 技术以向量搜索为核心，某些场景下可能面临准确度不高，解释性差，整体理解能力有限等问题。GraphRAG 与传统 RAG 相比，在准确度、可解释性、安全性以及数据价值提升方面都有进步。

2-GraphRAG 的数据表征以符号化的图结构为核心，将实体、实体间关系存储在图数据库中，对人类而言表达直观，可解释性强；对机器来说易于解析，并能进行逻辑和算法推理。

3-GraphRAG 的本质是对 RAG 的扩展，它在传统 RAG 的基础上增加了创建和利用图结构的步骤。图谱创建通常包括两个层面：创建反映领域知识的域图和反映语言结构的词汇图，这种图结构使得 GraphRAG 能够捕捉更复杂的关系和上下文。

4-若传统 RAG 效果良好，则贸然改为 GraphRAG 并不可取。需要从适用 GraphRAG 的场景出发，综合考虑工程实现和数据等多方面因素，最终确定是否使用 GraphRAG。

5-尽管 GraphRAG 有诸多优势，但也面临一些挑战，如图构建的复杂性、大规模图的性能问题、以及对专业知识的更高要求等。在实际应用中需要权衡这些因素。

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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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