LLM 很強大，但也存在一些明顯缺點，比如幻覺問題、可解釋性差、抓不住問題重點、隱私和安全問題等。檢索增強式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成質(zhì)量和結(jié)果有用性。

本月初，微軟發(fā)布最強 RAG 知識庫開源方案 GraphRAG，項目上線即爆火，現(xiàn)在星標量已經(jīng)達到 10.5 k。

• 項目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
• 官方文檔：https://microsoft.github.io/graphrag/

有人表示，它比普通的 RAG 更強大：

GraphRAG 使用 LLM 生成知識圖譜，在對復(fù)雜信息進行文檔分析時可顯著提高問答性能，尤其是在處理私有數(shù)據(jù)時。

GraphRAG 和傳統(tǒng) RAG 對比結(jié)果

現(xiàn)如今，RAG 是一種使用真實世界信息改進 LLM 輸出的技術(shù)，是大多數(shù)基于 LLM 的工具的重要組成部分，一般而言，RAG 使用向量相似性作為搜索，稱之為 Baseline RAG（基準RAG）。但 Baseline RAG 在某些情況下表現(xiàn)并不完美。例如：

• Baseline RAG 難以將各個點連接起來。當回答問題需要通過共享屬性遍歷不同的信息片段以提供新的綜合見解時，就會發(fā)生這種情況；
• 當被要求全面理解大型數(shù)據(jù)集甚至單個大型文檔中的總結(jié)語義概念時，Baseline RAG 表現(xiàn)不佳。

微軟提出的 GraphRAG 利用 LLM 根據(jù)輸入的文本庫創(chuàng)建一個知識圖譜。這個圖譜結(jié)合社區(qū)摘要和圖機器學(xué)習的輸出，在查詢時增強提示。GraphRAG 在回答上述兩類問題時顯示出顯著的改進，展現(xiàn)了在處理私有數(shù)據(jù)集上超越以往方法的性能。

不過，隨著大家對 GraphRAG 的深入了解，他們發(fā)現(xiàn)其原理和內(nèi)容真的讓人很難理解。

近日，Neo4j 公司 CTO Philip Rathle 發(fā)布了一篇標題為《GraphRAG 宣言：將知識加入到生成式 AI 中》的博客文章，Rathle 用通俗易懂的語言詳細介紹了 GraphRAG 的原理、與傳統(tǒng) RAG 的區(qū)別、GraphRAG 的優(yōu)勢等。

他表示：「你的下一個生成式 AI 應(yīng)用很可能就會用上知識圖譜?！?/span>

Neo4j CTO Philip Rathle

下面來看這篇文章。

我們正在逐漸認識到這一點：要使用生成式 AI 做一些真正有意義的事情，你就不能只依靠自回歸 LLM 來幫你做決定。

我知道你在想什么：「用 RAG 呀?！够蛘呶⒄{(diào)，又或者等待 GPT-5。

是的。基于向量的檢索增強式生成（RAG）和微調(diào)等技術(shù)能幫到你。而且它們也確實能足夠好地解決某些用例。但有一類用例卻會讓所有這些技術(shù)折戟沉沙。

針對很多問題，基于向量的 RAG（以及微調(diào)）的解決方法本質(zhì)上就是增大正確答案的概率。但是這兩種技術(shù)都無法提供正確答案的確定程度。它們通常缺乏背景信息，難以與你已經(jīng)知道的東西建立聯(lián)系。此外，這些工具也不會提供線索讓你了解特定決策的原因。

讓我們把視線轉(zhuǎn)回 2012 年，那時候谷歌推出了自己的第二代搜索引擎，并發(fā)布了一篇標志性的博客文章《Introducing the Knowledge Graph: things, not strings》。他們發(fā)現(xiàn)，如果在執(zhí)行各種字符串處理之外再使用知識圖譜來組織所有網(wǎng)頁中用字符串表示的事物，那么有可能為搜索帶來飛躍式的提升。

現(xiàn)在，生成式 AI 領(lǐng)域也出現(xiàn)了類似的模式。很多生成式 AI 項目都遇到了瓶頸，其生成結(jié)果的質(zhì)量受限于這一事實：解決方案處理的是字符串，而非事物。

快進到今天，前沿的 AI 工程師和學(xué)術(shù)研究者們重新發(fā)現(xiàn)了谷歌曾經(jīng)的發(fā)現(xiàn)：打破這道瓶頸的秘訣就是知識圖譜。換句話說，就是將有關(guān)事物的知識引入到基于統(tǒng)計的文本技術(shù)中。其工作方式就類似于其它 RAG，只不過除了向量索引外還要調(diào)用知識圖譜。也就是：GraphRAG?。℅raphRAG = 知識圖譜 + RAG）

本文的目標是全面且易懂地介紹 GraphRAG。研究表明，如果將你的數(shù)據(jù)構(gòu)建成知識圖譜并通過 RAG 來使用它，就能為你帶來多種強勁優(yōu)勢。有大量研究證明，相比于僅使用普通向量的 RAG，GraphRAG 能更好地回答你向 LLM 提出的大部分乃至全部問題。

單這一項優(yōu)勢，就足以極大地推動人們采用 GraphRAG 了。

但還不止于此；由于在構(gòu)建應(yīng)用時數(shù)據(jù)是可見的，因此其開發(fā)起來也更簡單。

GraphRAG 的第三個優(yōu)勢是人類和機器都能很好地理解圖譜并基于其執(zhí)行推理。因此，使用 GraphRAG 構(gòu)建應(yīng)用會更簡單輕松，并得到更好的結(jié)果，同時還更便于解釋和審計（這對很多行業(yè)來說至關(guān)重要）。

我相信 GraphRAG 將取代僅向量 RAG，成為大多數(shù)用例的默認 RAG 架構(gòu)。本文將解釋原因。

圖譜是什么？

首先我們必須闡明什么是圖譜。

圖譜，也就是 graph，也常被譯為「圖」，但也因此容易與 image 和 picture 等概念混淆。本文為方便區(qū)分，僅采用「圖譜」這一譯法。

圖譜大概長這樣：

圖譜示例

盡管這張圖常作為知識圖譜的示例，但其出處和作者已經(jīng)不可考。

或這樣：

《權(quán)力的游戲》人物關(guān)系圖譜，來自 William Lyon

或這樣：

倫敦地鐵地圖。有趣小知識：倫敦交通局前段時間部署了一個基于圖譜的數(shù)字孿生應(yīng)用，以提升事故響應(yīng)能力并減少擁堵。

換句話說，圖譜不是圖表。

這里我們就不過多糾結(jié)于定義問題，就假設(shè)你已經(jīng)明白圖譜是什么了。

如果你理解上面幾張圖片，那么你也許能看出來可以如何查詢其底層的知識圖譜數(shù)據(jù)（存儲在圖譜數(shù)據(jù)庫中），并將其用作 RAG 工作流程的一部分。也就是 GraphRAG。

兩種呈現(xiàn)知識的形式：向量和圖譜

典型 RAG 的核心是向量搜索，也就是根據(jù)輸入的文本塊從候選的書面材料中找到并返回概念相似的文本。這種自動化很好用，基本的搜索都大有用途。

但你每次執(zhí)行搜索時，可能并未思考過向量是什么或者相似度計算是怎么實現(xiàn)的。下面我們來看看 Apple（蘋果）。它在人類視角、向量視角和圖譜視角下呈現(xiàn)出了不同的形式：

人類視角、向量視角和圖譜視角下的 Apple

在人類看來，蘋果的表征很復(fù)雜并且是多維度的，其特征無法被完整地描述到紙面上。這里我們可以充滿詩意地想象這張紅彤彤的照片能夠在感知和概念上表示一個蘋果。

這個蘋果的向量表示是一個數(shù)組。向量的神奇之處在于它們各自以編碼形式捕獲了其對應(yīng)文本的本質(zhì)。但在 RAG 語境中，只有當你需要確定一段文本與另一段文本的相似度時，才需要向量。為此，只需簡單地執(zhí)行相似度計算并檢查匹配程度。但是，如果你想理解向量內(nèi)部的含義、了解文本中表示的事物、洞察其與更大規(guī)模語境的關(guān)系，那使用向量表示法就無能為力了。

相較之下，知識圖譜是以陳述式（declarative）的形式來表示世界 —— 用 AI 領(lǐng)域的術(shù)語來說，也就是符號式（symbolic）。因此，人類和機器都可以理解知識圖譜并基于其執(zhí)行推理。這很重要，我們后面還會提到。

此外，你還可以查詢、可視化、標注、修改和延展知識圖譜。知識圖譜就是世界模型，能表示你當前工作領(lǐng)域的世界。

GraphRAG 與 RAG

這兩者并不是競爭關(guān)系。對 RAG 來說，向量查詢和圖譜查詢都很有用。正如 LlamaIndex 的創(chuàng)始人 Jerry Liu 指出的那樣：思考 GraphRAG 時，將向量囊括進來會很有幫助。這不同于「僅向量 RAG」—— 完全基于文本嵌入之間的相似度。

根本上講，GraphRAG 就是一種 RAG，只是其檢索路徑包含知識圖譜。下面你會看到，GraphRAG 的核心模式非常簡單。其架構(gòu)與使用向量的 RAG 一樣，但其中包含知識圖譜層。

GraphRAG 模式

GraphRAG 的一種常用模式

可以看到，上圖中觸發(fā)了一次圖譜查詢。其可以選擇是否包含向量相似度組件。你可以選擇將圖譜和向量分開存儲在兩個不同的數(shù)據(jù)庫中，也可使用 Neo4j 等支持向量搜索的圖譜數(shù)據(jù)庫。

下面給出了一種使用 GraphRAG 的常用模式：

1. 執(zhí)行一次向量搜索或關(guān)鍵詞搜索，找到一組初始節(jié)點；

2. 遍歷圖譜，帶回相關(guān)節(jié)點的信息；

3.（可選）使用 PageRank 等基于圖譜的排名算法對文檔進行重新排名

用例不同，使用模式也會不一樣。和當今 AI 領(lǐng)域的各個研究方向一樣，GraphRAG 也是一個研究豐富的領(lǐng)域，每周都有新發(fā)現(xiàn)涌現(xiàn)。

GraphRAG 的生命周期

使用 GraphRAG 的生成式 AI 也遵循其它任意 RAG 應(yīng)用的模式，一開始有一個「創(chuàng)建圖譜」步驟：

GraphRAG 的生命周期

創(chuàng)建圖譜類似于對文檔進行分塊并將其加載到向量數(shù)據(jù)庫中。工具的發(fā)展進步已經(jīng)讓圖譜創(chuàng)建變得相當簡單。這里有三個好消息：

1. 圖譜有很好的迭代性 —— 你可以從一個「最小可行圖譜」開始，然后基于其進行延展。

2. 一旦將數(shù)據(jù)加入到了知識圖譜中，就能很輕松地演進它。你可以添加更多類型的數(shù)據(jù)，從而獲得并利用數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。你還可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，以提升應(yīng)用的價值。

3. 該領(lǐng)域發(fā)展迅速，這就意味著隨著工具愈發(fā)復(fù)雜精妙，圖譜創(chuàng)建只會越來越容易輕松。

在之前的圖片中加入圖譜創(chuàng)建步驟，可以得到如下所示的工作流程：

添加圖譜創(chuàng)建步驟

下面來看看 GraphRAG 能帶來什么好處。

為什么要使用 GraphRAG？

相較于僅向量 RAG，GraphRAG 的優(yōu)勢主要分為三大類：

1. 準確度更高且答案更完整（運行時間 / 生產(chǎn)優(yōu)勢）

2. 一旦創(chuàng)建好知識圖譜，那么構(gòu)建和維護 RAG 應(yīng)用都會更容易（開發(fā)時間優(yōu)勢）

3. 可解釋性、可追溯性和訪問控制方面都更好（治理優(yōu)勢）

下面深入介紹這些優(yōu)勢。

1. 準確度更高且答案更有用

GraphRAG 的第一個優(yōu)勢（也是最直接可見的優(yōu)勢）是其響應(yīng)質(zhì)量更高。不管是學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，我們都能看到很多證據(jù)支持這一觀察。

比如這個來自數(shù)據(jù)目錄公司 Data.world 的示例。2023 年底，他們發(fā)布了一份研究報告，表明在 43 個業(yè)務(wù)問題上，GraphRAG 可將 LLM 響應(yīng)的準確度平均提升 3 倍。這項基準評測研究給出了知識圖譜能大幅提升響應(yīng)準確度的證據(jù)。

知識圖譜將 LLM 響應(yīng)的準確度提升了 54.2 個百分點，也就是大約提升了 3 倍

微軟也給出了一系列證據(jù)，包括 2024 年 2 月的一篇研究博客《GraphRAG: Unlocking LLM discovery on narrative private data》以及相關(guān)的研究論文《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》和軟件：https://github.com/microsoft/graphrag（即上文開篇提到的 GraphRAG）。

其中，他們觀察到使用向量的基線 RAG 存在以下兩個問題：

• 基線 RAG 難以將點連接起來。為了綜合不同的信息來獲得新見解，需要通過共享屬性遍歷不同的信息片段，這時候，基線 RAG 就難以將不同的信息片段連接起來。
• 當被要求全面理解在大型數(shù)據(jù)集合甚至單個大型文檔上歸納總結(jié)的語義概念時，基線 RAG 表現(xiàn)不佳。

微軟發(fā)現(xiàn)：「通過使用 LLM 生成的知識圖譜，GraphRAG 可以大幅提升 RAG 的「檢索」部分，為上下文窗口填入相關(guān)性更高的內(nèi)容，從而得到更好的答案并獲取證據(jù)來源?！顾麄冞€發(fā)現(xiàn)，相比于其它替代方法，GraphRAG 所需的 token 數(shù)量可以少 26% 到 97%，因此其不僅能給出更好的答案，而且成本更低，擴展性也更好。

進一步深入準確度方面，我們知道答案正確固然重要，但答案也要有用才行。人們發(fā)現(xiàn)，GraphRAG 不僅能讓答案更準確，而且還能讓答案更豐富、更完整、更有用。

領(lǐng)英近期的論文《Retrieval-Augmented Generation with Knowledge Graphs for Customer Service Question Answering》就是一個出色的范例，其中描述了 GraphRAG 對其客戶服務(wù)應(yīng)用的影響。GraphRAG 提升了其客戶服務(wù)答案的正確性和豐富度，也因此讓答案更加有用，還讓其客戶服務(wù)團隊解決每個問題的時間中位數(shù)降低了 28.6%。

Neo4j 的生成式 AI 研討會也有一個類似的例子。如下所示，這是針對一組 SEC 備案文件，「向量 + GraphRAG」與「僅向量」方法得到的答案：

「僅向量」與「向量 + GraphRAG」方法對比

請注意「描述可能受鋰短缺影響的公司的特征」與「列出可能受影響的具體公司」之間的區(qū)別。如果你是一位想要根據(jù)市場變化重新平衡投資組合的投資者，或一家想要根據(jù)自然災(zāi)害重新調(diào)整供應(yīng)鏈的公司，那么上圖右側(cè)的信息肯定比左側(cè)的重要得多。這里，這兩個答案都是準確的。但右側(cè)答案明顯更有用。

Jesus Barrasa 的《Going Meta》節(jié)目第 23 期給出了另一個絕佳示例：從詞匯圖譜開始使用法律文件。

我們也時不時會看到來自學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的新示例。比如 Lettria 的 Charles Borderie 就給出了一個「僅向量」與「向量 + GraphRAG」方法的對比示例；其中 GraphRAG 依托于一個基于 LLM 的文本到圖譜工作流程，將 10,000 篇金融文章整理成了一個知識圖譜：

僅檢索器方法與圖檢索器方法的對比

可以看到，相比于使用普通 RAG，使用 GraphRAG 不僅能提升答案的質(zhì)量，并且其答案的 token 數(shù)量也少了三分之一。

再舉一個來自 Writer 的例子。他們最近發(fā)布了一份基于 RobustQA 框架的 RAG 基準評測報告，其中對比了他們的基于 GraphRAG 的方法與其它同類工具。GraphRAG 得到的分數(shù)是 86%，明顯優(yōu)于其它方法（在 33% 到 76% 之間），同時還有相近或更好的延遲性能。

RAG 方法的準確度和響應(yīng)時間評估結(jié)果

GraphRAG 正在給多種多樣的生成式 AI 應(yīng)用帶去助益。知識圖譜打開了讓生成式 AI 的結(jié)果更準確和更有用的道路。

2. 數(shù)據(jù)理解得到提升，迭代速度更快

不管是概念上還是視覺上，知識圖譜都很直觀。探索知識圖譜往往能帶來新的見解。

很多知識圖譜用戶都分享了這樣的意外收獲：一旦投入心力完成了自己的知識圖譜，那么它就能以一種意想不到的方式幫助他們構(gòu)建和調(diào)試自己的生成式 AI 應(yīng)用。部分原因是如果能以圖譜的形式看待數(shù)據(jù)，那便能看到這些應(yīng)用底層的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出了一副生動的數(shù)據(jù)圖景。

圖譜能讓你追溯答案，找到數(shù)據(jù)，并一路追溯其因果鏈。

我們來看看上面有關(guān)鋰短缺的例子。如果你可視化其向量，那么你會得到類似下圖的結(jié)果，只不過行列數(shù)量都更多。

向量可視化

而如果將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖譜，則你能以一種向量表示做不到的方式來理解它。

以下是 LlamaIndex 最近的網(wǎng)絡(luò)研討會上的一個例子，展示了他們使用「MENTIONS（提及）」關(guān)系提取向量化詞塊（詞匯圖譜）和 LLM 提取實體（領(lǐng)域圖譜）的圖譜并將兩者聯(lián)系起來的能力：

提取詞匯圖譜和領(lǐng)域圖譜

（也有很多使用 Langchain、Haystack 和 SpringAI 等工具的例子。）

你可以看到此圖中數(shù)據(jù)的豐富結(jié)構(gòu)，也能想象其所能帶來的新的開發(fā)和調(diào)試可能性。其中，各個數(shù)據(jù)都有各自的值，而結(jié)構(gòu)本身也存儲和傳達了額外的含義，你可將其用于提升應(yīng)用的智能水平。

這不僅是可視化。這也是讓你的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能傳達和存儲意義。下面是一位來自一家著名金融科技公司的開發(fā)者的反應(yīng)，當時他們剛把知識圖譜引入 RAG 工作流程一周時間：

開發(fā)者對 GraphRAG 的反應(yīng)

這位開發(fā)者的反應(yīng)非常符合「測試驅(qū)動的開發(fā)」假設(shè)，即驗證（而非信任）答案是否正確。就我個人而言，如果讓我百分之百地將自主權(quán)交給決策完全不透明的 AI，我會感到毛骨悚然。更具體而言，就算你不是一個 AI 末日論者，你也會同意：如果能不將與「Apple, Inc.」有關(guān)的詞塊或文檔映射到「Apple Corps」（這是兩家完全不一樣的公司），確實會大有價值。由于推動生成式 AI 決策的最終還是數(shù)據(jù)，因此可以說評估和確保數(shù)據(jù)正確性才是最至關(guān)重要的。

3. 治理：可解釋性、安全及更多

生成式 AI 決策的影響越大，你就越需要說服在決策出錯時需要最終負責的人。這通常涉及到審計每個決策。這就需要可靠且重復(fù)的優(yōu)良決策記錄。但這還不夠。在采納或放棄一個決策時，你還需要解釋其背后的原因。

LLM 本身沒法很好地做到這一點。是的，你可以參考用于得到該決策的文檔。但這些文檔并不能解釋這個決策本身 —— 更別說 LLM 還會編造參考來源。知識圖譜則完全在另一個層面上，能讓生成式 AI 的推理邏輯更加明晰，也更容易解釋輸入。

繼續(xù)來看上面的一個例子：Lettria 的 Charles 將從 10,000 篇金融文章提取出的實體載入到了一個知識圖譜中，并搭配一個 LLM 來執(zhí)行 GraphRAG。我們看到這確實能提供更好的答案。我們來看看這些數(shù)據(jù)：

將從 10,000 篇金融文章提取出的實體載入知識圖譜

首先，將數(shù)據(jù)看作圖譜。另外，我們也可以導(dǎo)覽和查詢這些數(shù)據(jù)，還能隨時修正和更新它們。其治理優(yōu)勢在于：查看和審計這些數(shù)據(jù)的「世界模型」變得簡單了很多。相較于使用同一數(shù)據(jù)的向量版本，使用圖譜讓最終負責人更可能理解決策背后的原因。

在確保質(zhì)量方面，如果能將數(shù)據(jù)放在知識圖譜中，則就能更輕松地找到其中的錯誤和意外并且追溯它們的源頭。你還能在圖譜中獲取來源和置信度信息，然后將其用于計算以及解釋。而使用同樣數(shù)據(jù)的僅向量版本根本就無法做到這一點，正如我們之前討論的那樣，一般人（甚至不一般的人）都很難理解向量化的數(shù)據(jù)。

知識圖譜還可以顯著增強安全性和隱私性。

在構(gòu)建原型設(shè)計時，安全性和隱私性通常不是很重要，但如果要將其打造成產(chǎn)品，那這就至關(guān)重要了。在銀行或醫(yī)療等受監(jiān)管的行業(yè)，任何員工的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限都取決于其工作崗位。

不管是 LLM 還是向量數(shù)據(jù)庫，都沒有很好的方法來限制數(shù)據(jù)的訪問范圍。知識圖譜卻能提供很好的解決方案，通過權(quán)限控制來規(guī)范參與者可訪問數(shù)據(jù)庫的范圍，不讓他們看到不允許他們看的數(shù)據(jù)。下面是一個可在知識圖譜中實現(xiàn)細粒度權(quán)限控制的簡單安全策略：

可在知識圖譜中實現(xiàn)的一種簡單安全策略

創(chuàng)建知識圖譜

構(gòu)建知識圖譜需要什么？第一步是了解兩種與生成式 AI 應(yīng)用最相關(guān)的圖譜。

領(lǐng)域圖譜（domain graph）表示的是與當前應(yīng)用相關(guān)的世界模型。這里有一個簡單示例：

領(lǐng)域圖譜

詞匯圖譜（lexical graph）則是文檔結(jié)構(gòu)的圖譜。最基本的詞匯圖譜由詞塊構(gòu)成的節(jié)點組成：

詞匯圖譜

人們往往會對其進行擴展，以包含詞塊、文檔對象（比如表格）、章節(jié)、段落、頁碼、文檔名稱或編號、文集、來源等之間的關(guān)系。你還可以將領(lǐng)域圖譜和詞匯圖譜組合到一起，如下所示：

將領(lǐng)域?qū)雍驮~匯層組合起來

詞匯圖譜的創(chuàng)建很簡單，主要就是簡單的解析和分塊。至于領(lǐng)域圖譜，則根據(jù)數(shù)據(jù)來源（來自結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源或者兩種來源都有）的不同，有不同的創(chuàng)建路徑。幸運的是，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源創(chuàng)建知識圖譜的工具正在飛速發(fā)展。

舉個例子，新的 Neo4j Knowledge Graph Builder 可以使用 PDF 文檔、網(wǎng)頁、YouTube 視頻、維基百科文章來自動創(chuàng)建知識圖譜。整個過程非常簡單，點幾下按鈕即可，然后你就能可視化和查詢你輸入的文本的領(lǐng)域和詞匯圖譜。這個工具很強大，也很有趣，能極大降低創(chuàng)建知識圖譜的門檻。

至于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（比如你的公司存儲的有關(guān)客戶、產(chǎn)品、地理位置等的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），則能直接映射成知識圖譜。舉個例子，對于最常見的存儲在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以使用一些標準工具基于經(jīng)過驗證的可靠規(guī)則將關(guān)系映射成圖譜。

使用知識圖譜

有了知識圖譜后，就可以做 GraphRAG 了，為此有很多框架可選，比如 LlamaIndex Property Graph Index、Langchain 整合的 Neo4j 以及 Haystack 整合的版本。這個領(lǐng)域發(fā)展很快，但現(xiàn)在編程方法正在變得非常簡單。

在圖譜創(chuàng)建方面也是如此，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了 Neo4j Importer（可通過圖形化界面將表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入和映射為圖譜）和前面提到的 Neo4j Knowledge Graph Builder 等工具。下圖總結(jié)了構(gòu)建知識圖譜的步驟。

自動構(gòu)建用于生成式 AI 的知識圖譜

使用知識圖譜還能將人類語言的問題映射成圖譜數(shù)據(jù)庫查詢。Neo4j 發(fā)布了一款開源工具 NeoConverse，可幫助使用自然語言來查詢知識圖譜：https://neo4j.com/labs/genai-ecosystem/neoconverse/

雖然開始使用圖譜時確實需要花一番功夫來學(xué)習，但好消息是隨著工具的發(fā)展，這會越來越簡單。

總結(jié)：GraphRAG 是 RAG 的必定未來

LLM 固有的基于詞的計算和語言技能加上基于向量的 RAG 能帶來非常好的結(jié)果。為了穩(wěn)定地得到好結(jié)果，就必須超越字符串層面，構(gòu)建詞模型之上的世界模型。同樣地，谷歌發(fā)現(xiàn)為了掌握搜索能力，他們就必須超越單純的文本分析，繪制出字符串所代表的事物之間的關(guān)系。我們開始看到 AI 世界也正在出現(xiàn)同樣的模式。這個模式就是 GraphRAG。

技術(shù)的發(fā)展曲線呈現(xiàn)出 S 型：一項技術(shù)達到頂峰后，另一項技術(shù)便會推動進步并超越前者。隨著生成式 AI 的發(fā)展，相關(guān)應(yīng)用的要求也會提升 —— 從高質(zhì)量答案到可解釋性再到對數(shù)據(jù)訪問權(quán)限的細粒度控制以及隱私和安全，知識圖譜的價值也會隨之愈發(fā)凸顯。

生成式 AI 的進化

你的下一個生成式 AI 應(yīng)用很可能就會用上知識圖譜。