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实战GraphRAG（一）：初步体验GraphRAG及其与RAG的对比

news 2026/4/2 1:55:51

🌟实战GraphRAG（一）：初步体验GraphRAG及其与RAG的对比

文章目录

  • 🌟实战GraphRAG（一）：初步体验GraphRAG及其与RAG的对比
    • 📖引言
    • 🔍一、GraphRAG与RAG的区别
    • 🚀二、GraphRAG使用示例
      • 1.安装GraphRAG
      • 2.运行索引器
      • 3.配置
      • 4.自动优化提示词
      • 5.运行索引管道
      • 6.使用查询引擎
      • 7.结果对比
        • 1.这个故事的主要主题是什么？
          • GraphRAG 全局搜索结果
          • GraphRAG 本地搜索结果
          • 基线RAG 结果
        • 2. 主要人物是谁，他们的主要关系是什么？
          • GraphRAG 全局搜索结果
          • GraphRAG 本地搜索结果
          • 基线RAG 结果
    • 📝总结

📖引言

doc 地址 GraphRAG文档

在这里插入图片描述

GraphRAG 是一种结构化、分层的检索增强生成（RAG）方法，不同于使用纯文本片段的简单语义搜索方法。GraphRAG 过程包括从原始文本中提取知识图谱，建立社区层次结构，为这些社区生成摘要，然后在执行基于RAG的任务时利用这些结构。本文将介绍GraphRAG的基本概念，与RAG的区别，并通过实战测试展示两者的差异。

GraphRAG的核心功能包括：

  • 知识图谱构建：提取实体和关系，构建知识图谱。
  • 全局搜索：基于社区摘要的广泛检索。
  • 本地搜索：基于用户实体的详细检索。

GraphRAG的技术要点：

  • Leiden技术：用于社区检测的高效算法。
  • Map-Reduce处理：将社区报告分割成文本块

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