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GraphRAG 的簡介與現代應用

隨著生成式 AI 在許多領域中的廣泛應用，RAG（檢索增強生成）技術已成為提升大型語言模型（LLM）效果的關鍵。然而，傳統的 RAG 主要依賴於向量檢索，當面對更複雜或需要深度理解的問題時，向量的檢索方式往往難以提供全面的答案。這時，GraphRAG 的結合應運而生，將知識圖譜（Knowledge Graph）融入 RAG 檢索流程中，進一步提升生成結果的準確性與豐富性。

GraphRAG 不僅提升了 LLM 的問答能力，還提供了一種更強大的方式來處理私有資料集。在應對跨多個資料源進行深度檢索時，GraphRAG 能夠利用知識圖譜的結構特性，精確找到問題的相關資料，這對於需要複雜資訊處理的應用場景具有極大的潛力。

傳統 RAG 的局限性

傳統的 RAG 主要依賴於向量相似度檢索，這種方式在處理簡單的問題或小範圍的資訊檢索時效果不錯，但在面對需要跨多層次資訊的問題時，RAG 的能力往往會受限。尤其是在涉及多個資訊片段的綜合分析中，傳統的向量檢索方式難以捕捉到資料之間的深層次關聯。

例如，當被問及某個事件的全面背景時，單純依賴向量檢索的結果可能無法涵蓋事件的各個面向。這導致 LLM 雖然能回答部分問題，但結果不夠完整，難以滿足更高要求的應用場景。這就是為什麼需要 GraphRAG，它能夠提供一種更加結構化和多層次的資料檢索方式。

GraphRAG 的優勢

GraphRAG 通過結合知識圖譜，不僅解決了傳統 RAG 面臨的局限性，還帶來了更多的實際應用優勢。以下是 GraphRAG 的幾個關鍵優勢：

1. 提升答案的準確性和全面性：GraphRAG 利用知識圖譜來處理資訊的關聯，從多個維度對問題進行檢索，使得模型不僅能給出更準確的答案，還能提供更全面的資訊。例如，當面對大型數據集或跨文檔的問答時，GraphRAG 能夠識別和提取出具有關聯性的資料片段，提供更加完整的答案。

2. 增強可解釋性與追溯性：知識圖譜的結構化數據讓模型的推理過程更容易解釋，這對於需要高透明度的應用場景非常重要。企業可以通過檢視知識圖譜來追溯答案的來源，確保生成的答案符合業務或法規的要求，這在金融、醫療等行業尤為關鍵。

3. 提升系統擴展性與成本效益：GraphRAG 在查詢資料時，能有效減少所需的 tokens 數量，根據微軟的研究，GraphRAG 可以將 token 消耗量減少 26% 到 97%，這意味著在保證生成結果質量的同時，大幅降低了系統運行的成本，並且更具擴展性。

4. 改善資料安全與隱私保護：在數據治理方面，GraphRAG 結合知識圖譜，能提供更細緻的資料訪問控制。企業可以設置細粒度的權限，讓不同角色的使用者只訪問其授權範圍內的資料，從而確保資料安全與隱私合規。

GraphRAG 的應用場景

GraphRAG 在各個領域中的應用潛力巨大，特別是在需要處理複雜資料集和私有數據的場景中，它的價值尤為突出。以下是幾個典型的應用場景：

• 金融服務：在金融行業，企業經常需要從大量數據中提取出精準的答案，並對市場趨勢做出預測。GraphRAG 能夠通過知識圖譜，結合不同的資料片段，為投資者提供更加全面的見解。例如，在一項關於鋰短缺對市場影響的研究中，GraphRAG 不僅提供了受影響公司的具體清單，還能詳細解釋影響的機制，這對於企業進行風險評估至關重要。

• 醫療保健：在醫療領域，患者資料與診斷結果需要高度精準且可追溯的分析。GraphRAG 能夠根據知識圖譜中的關聯資料進行深度檢索，提供更可靠的診斷建議，並能追溯每一個診斷結果的來源，確保醫療決策的安全性和準確性。

• 企業內部系統：對於需要處理大量內部資料的企業，GraphRAG 提供了一種更具可擴展性和效率的數據檢索方式。無論是知識管理還是員工問答系統，GraphRAG 能夠幫助企業提升數據利用效率，並確保每一個答案都可以被追溯到資料的原始來源。

GraphRAG 的實作步驟

如果您對 GraphRAG 感興趣並想要實作它，以下是基本步驟：

1. 資料準備與圖譜構建：首先，您需要準備好資料，這可以是結構化或非結構化的資料，然後使用如 Neo4j 或 LangChain 等工具來構建知識圖譜。例如，您可以利用 Neo4j Knowledge Graph Builder，將 PDF、網頁或維基百科資料自動轉換為知識圖譜。

2. 檢索與生成：當使用者提出問題時，GraphRAG 會根據知識圖譜進行檢索，並通過 LLM 生成答案。這個過程類似於傳統的 RAG，但在檢索過程中融入了知識圖譜的結構化數據，提升了結果的精度和完整性。

3. 視覺化與優化：為了更好地理解和分析知識圖譜，您可以使用工具如 yFiles Graphs 來進行圖譜的視覺化展示，這有助於優化檢索和生成流程，讓圖譜中的關聯更加清晰。

結論

GraphRAG 不僅是對傳統 RAG 的改進，更是生成式 AI 發展中的一個重要里程碑。它通過將知識圖譜引入檢索過程，極大地提升了檢索結果的準確性、全面性和解釋性，尤其在處理複雜數據和私有資料集時，GraphRAG 展現出了強大的能力。

隨著生成式 AI 技術的不斷發展，GraphRAG 將在未來更多的應用場景中扮演關鍵角色，成為企業和研究人員解決複雜問題、提升系統效率的利器。無論是金融、醫療還是其他高風險領域，GraphRAG 都將成為未來不可或缺的核心技術之一。

內容預告

今天我們介紹了 GraphRAG 如同 TAG，都是 RAG 技術的演進以及可以提高整體檢索及問答的一些方向、工具及概念，明天開始我們會進入到專案實作的部分！