一、引言：當 LLM 遇上「幻覺」與「知識邊界」

嗨，各位 AI 領域的鐵人戰友們！過去這一年，大型語言模型（Large Language Models, LLM）的進化速度簡直是飛快，從 Open GPT-4o 到 Meta Llama 3.2，多模態（LMM）的發展趨勢已經確立，市面上也湧現了大量的 AI 工具與解決方案。

然而，無論模型多麼強大，兩個核心問題始終困擾著企業應用：

1. 知識限制與過時：LLM 的訓練數據存在時間範圍和領域限制，無法即時更新，因此缺乏最新的產業或業務領域知識。
2. 幻覺（Hallucination）：由於 LLM 的運作方式是透過語意匹配檢索（Semantic Matching）來預測下一個最可能出現的字詞，而非真正理解語言背後的意涵，這導致模型在缺乏特定知識時容易「胡亂回答」或「編撰錯誤內容」。

為了解決這些痛點，讓 LLM 能夠使用最新或相關的資訊來生成回應，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG） 技術應運而生，並成為業界主流的解決方案之一。RAG 透過整合外部知識庫，大幅提升了回應的品質和事實準確性。

然而，當面對需要跨越多個資訊片段、理解複雜關聯的「多跳問題」（Multi-Hop Question-Answering）時，傳統的 RAG 僅依賴向量相似度檢索文本塊（Text Chunks），就可能遭遇瓶頸：它可能會丟失關鍵上下文、檢索到重複資訊，或者無法掌握全域知識，導致答案不夠完整或缺乏解釋性。

這時候，我們需要一個更聰明的夥伴—GraphRAG。今天，我們就來深入探討這項結合 RAG 與 知識圖譜（Knowledge Graph, KG） 的創新技術，看看它是如何透過結構化知識，將生成式 AI 的精準度和可解釋性帶到新的高度。

二、核心概念解析：RAG 與 GraphRAG

在深入 GraphRAG 之前，我們需要先了解其兩大基石：RAG 與知識圖譜。

2.1 檢索增強生成（RAG）

RAG 是一種技術框架，其核心在於讓 AI 模型在生成答案之前，先去檢索相關資料，再根據這些資料來進行回答。

2.2 知識圖譜（Knowledge Graph, KG）

知識圖譜是 GraphRAG 的核心結構化數據基礎。

2.3 GraphRAG 定義與優勢

GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）正是將 RAG 的檢索能力，結合知識圖譜的結構化推理優勢，以克服傳統 RAG 的局限性。

GraphRAG 的核心優勢在於： 在 AI 檢索資料的路徑中，GraphRAG 能夠基於知識圖譜中已知的關聯進行推理。這使得 LLM 不僅能獲得與問題相關的片段，還能理解這些片段之間的結構化關係，從而減少虛構或不準確的內容。

三、深入探討：GraphRAG 的流程、應用與挑戰

GraphRAG 不僅僅是一個概念，它有一套結構化的工作流程，並在實際應用中展現了巨大潛力。

3.1 GraphRAG 的標準工作流程

GraphRAG 的流程被系統化地分為三個主要階段：基於圖的索引（G-Indexing）、圖引導的檢索（G-Retrieval）和圖增強的生成（G-Generation）。

3.1.1 階段一：圖索引（Graph-Based Indexing, G-Indexing）

這是基礎建設階段，目的是建立或識別一個符合下游任務的圖資料庫 G，並建立索引。

1. 資料準備：將資料源進行切塊（chunks）處理，這有助於在 LLM 記憶範圍內保留上下文，並提高處理速度和準確性。
2. 實體與關係擷取：從每個文本塊中擷取出建構知識圖譜的兩大元件：實體（Entities） 和 關係（Relationships）。
3. 知識圖譜建構：彙整所有實體和關係的描述（Element Summaries），並進行分類分群，構建出知識圖譜網絡結構（Graph Communities）。

資料來源可以分為：

• 開放知識圖譜（Open Knowledge Graphs）：如 Wikidata、DBpedia 或領域知識圖譜（如醫學領域的 CMeKG、CPubMed-KG）。
• 自建圖數據（Self-Constructed Graph Data）：根據企業或領域的專有數據（如文件、表格）構建，通常與特定方法設計緊密相關。例如，可以從文件間的引用關係、共享關鍵字，或使用 LLM 提取實體和關係來構建圖譜。

索引方法：為了提高查詢效率，會採用多種索引方式。

• 圖索引（Graph Indexing）：保留完整的圖結構，方便使用 BFS 或最短路徑等圖搜索演算法。
• 向量索引（Vector Indexing）：將圖數據轉換為向量表示，用於快速檢索相似實體或子圖。
• 文字索引（Text Indexing）：將圖數據（如三元組或子圖摘要）轉為文字描述，使用傳統文本檢索技術。
• 混合索引（Hybrid Indexing）：結合圖、向量和文本索引的優勢，實現高效檢索。

3.1.2 階段二：圖引導檢索（Graph-Guided Retrieval, G-Retrieval）

此階段根據使用者查詢 q，從圖資料庫中提取最相關的圖元素 G*（例如節點、三元組、路徑或子圖）。

檢索粒度（Retrieval Granularity）：可以根據任務需求，選擇不同的結構化資訊層級。

• 節點（Nodes）：通常指實體，適用於精準定位單一元素。
• 三元組（Triplets）：(主體-謂語-客體)，結構化地表示實體間的關係。
• 路徑（Paths）：捕捉實體間的一系列關係鏈，增強上下文理解和推理能力。
• 子圖（Subgraphs）：捕捉圖中綜合的關係上下文，適用於複雜的模式和依賴關係。
• 混合粒度（Hybrid Granularities）：結合多種粒度（例如使用 LLM Agent 自適應選擇），以平衡效率和理解深度。

檢索增強技術（Retrieval Enhancement）：用於確保檢索結果的高品質。

• 查詢增強（Query Enhancement）：
  • 查詢擴展（Query Expansion）：補充或精煉原始查詢，例如生成關係路徑或實體別名。
  • 查詢分解（Query Decomposition）：將複雜查詢分解為更小、更具體的子查詢。
• 知識增強（Knowledge Enhancement）：
  • 知識合併（Knowledge Merging）：整合檢索到的多個資訊片段，以獲得更全面的視角，同時緩解輸入長度限制。
  • 知識篩選（Knowledge Pruning）：過濾不相關或冗餘的資訊，通常通過重排序（Re-ranking）或利用 LLM 進行檢查。

3.1.3 階段三：圖增強生成（Graph-Enhanced Generation, G-Generation）

在最後階段，系統利用檢索到的圖數據 G* 生成有意義的回應。

生成器（Generators）：根據任務類型選擇模型。

• LLM：生成式模型（如 T5, GPT-4, LLaMA）擅長文本理解、生成與推理。
• GNNs：圖神經網絡，擅長編碼圖數據，捕捉複雜關係和節點特徵，主要用於判別性任務或作為特徵提取器。
• 混合模型（Hybrid Models）：結合 GNN 和 LLM 的優勢。例如，瀑布式（Cascaded Paradigm）是 GNN 先處理圖數據，輸出結果給 LLM 生成文本；並行式（Parallel Paradigm）則是兩者同時處理，最後整合輸出。

圖格式轉換（Graph Formats）：由於 LLM 主要處理文本，需要將圖數據轉換為 LLM 可接受的格式。

• 圖語言（Graph Languages）：結構化的符號表示系統。常見形式包括：鄰接/邊表（如線性化三元組）、自然語言描述（使用模板或 LLM 重寫）、類代碼形式（如 GraphML）、語法樹或節點序列。好的圖語言需要具備完整性、簡潔性、可理解性。
• 圖嵌入（Graph Embeddings）：利用 GNN 將圖表示為向量，並與文本表示整合。這種方法避免了長文本輸入的問題，但挑戰在於精確資訊的保留和泛化能力。

3.2 應用案例與實際場景

GraphRAG 的應用範圍非常廣泛，尤其是在需要處理複雜關係和深度領域知識的企業場景中。

案例一：SAP 的 AI 智能體「Joule」（客服與業務輔助）

商業軟體大廠 SAP 推出的 AI Agent 服務「Joule」，就是以 SAP 知識圖譜 作為問答結構基礎。

• 資料源：涵蓋 SAP 核心產品模組和第三方系統的大量業務數據（約 45 萬個核心業務數據表格、8 萬個數據分析圖表等）。
• 運作模式：使用者提出問題，Joule 進行語義分析，生成 Query 傳送給知識圖譜，提取相關背景知識和數據，再經由 LLM 生成答案。
• 場景舉例：
  • 業務想知道特定地區的產品銷售狀況，Joule 能識別表現不佳的區域，即時掌握業績。
  • 製造商遇到缺貨風險，Joule 會自動連接到供應鏈系統及其他相關資料集，提供可能的替代方案，加速決策。

案例二：微軟 Agentic-GraphRAG（多代理與地端應用）

微軟於 2024 年推出的 「Agentic-GraphRAG」 開源框架，透過函數調用多代理系統（multi-agent systems）和圖形資料庫檢索進行集成。

• 技術特點：將 GraphRAG 整合到 AutoGen（多代理協作框架）、Ollama（地端運行 LLM 工具）和 Chainlit（生成式 AI 應用開發平台）。
• 場景優勢：此系統能在地端環境下執行數據處理與情境回應，無須連網 即可完成複雜互動，有助於避免連網帶來的隱私風險和費用。

案例三：多跳推理與分析性查詢

知識圖譜的結構化優勢使其擅長處理傳統 RAG 難以應對的複雜查詢。

• 多跳推理：例如，詢問「Prosper Robotics 的創始人最近有什麼新聞？」，GraphRAG 可先從圖譜中找到創始人實體（第一跳），再透過關係找到相關的新聞文章（第二跳），最終整合資訊回答。
• 分析性查詢：傳統向量搜索難以進行數據聚合、過濾或排序。GraphRAG 則能輕鬆回答：「哪家由單一創始人創立的公司估值最高？」或「哪個服務依賴於 Database？」等涉及結構化分析的問題。

3.3 模型限制與潛在風險

儘管 GraphRAG 具有強大潛力，但在導入和維護過程中也面臨著不可忽視的挑戰與風險。

挑戰一：知識圖譜的高建置與維護成本

知識圖譜的構建是一個高成本和高技術門檻的工作，需要透過專業語義分析工具來進行。

• 成本考量：即使現在可以利用 LLM 來輔助構建（如提取實體和關係），但相對應的模型 token 費用不容小覷。例如，SAP 分享使用 GPT-4.0 建置知識圖譜的經驗，提到每輸入 2,200 個英文字詞成本約 0.46-0.48 美元。
• 維護複雜性：知識圖譜需要定期更新才能確保 LLM 回應的品質，而圖譜的更新過程既耗時又複雜。這對於需要快速更新的動態數據（如金融新聞或即時事件）來說，是一大挑戰。

挑戰二：可擴展性與效率問題

隨著數據量增長，GraphRAG 系統的擴展性和效率面臨嚴峻考驗。

• 圖規模爆炸：工業級知識圖譜可能涵蓋數百萬甚至數十億個實體。目前大多數 GraphRAG 方法仍是針對小規模圖譜設計。
• 檢索效率瓶頸：圖形資料庫在面對大規模數據時，高效地檢索相關實體或子圖仍是一項重大的實踐挑戰。此外，圖結構的構建過程本身計算成本高昂，且當輸入上下文較大時，會顯著影響效率。

挑戰三：長上下文與圖格式轉換的挑戰

將結構化的圖數據轉換回 LLM 可接受的文本格式時，可能產生冗長上下文。

• 冗餘上下文：將圖資訊轉換為文本序列（Graph Languages）可能會產生過長的上下文，導致「失落於中間」的問題，或超出 LLM 的輸入限制。
• 無損壓縮難度：設計一種能移除冗餘資訊，同時保留圖結構中所有關鍵語義資訊的「無損壓縮」技術，是未來 GraphRAG 必須克服的難題。

四、GraphRAG 技術框架與評估維度

4.1 GraphRAG 框架概覽

GraphRAG 的核心價值在於其混合設計，完美地將 LLM 的生成能力與圖結構的推理能力結合起來。

4.2 GraphRAG 的多維度評估

由於 GraphRAG 涉及檢索和生成兩個複雜步驟，其評估需要更細緻的指標，特別是針對事實正確性和語義一致性。受到 RAGAS 框架的啟發，研究人員正嘗試使用 KG-based 的方法來增強評估。

KG-Based 評估方法的優勢：
透過將輸入和上下文轉換為知識圖譜，並在圖上執行算法（如加權 Dijkstra 算法進行多跳匹配，或 Louvain 社群檢測算法進行社群重疊分析），可以實現更細粒度和更忠實的事實對齊評估，尤其在高度實體層面相關或語義對比強烈的情況下，表現出更高的敏感性。

五、結語

如果說傳統 RAG 是為 LLM 配備了一本電子百科全書，讓它能隨時查閱最新資訊，那麼 GraphRAG 就是為 LLM 裝上了結構化知識大腦，讓它不僅能查書，還能理解知識點之間的複雜網絡關係，進行深度推理和解釋。

現階段，GraphRAG 的導入和維護成本確實比傳統 RAG 要高，知識圖譜的建置也需要時間與專業技術。但隨著 LLM 在實體和關係提取（Information Extraction Pipeline）方面的能力越來越強，以及像 Neo4j Knowledge Graph Builder 這樣的工具不斷湧現，知識圖譜的自動化構建門檻正在迅速降低。

這也預示著，未來 RAG 的發展方向必然是走向結構化。GraphRAG 的出現，為我們解決企業級複雜問答、實現高可解釋性 AI 應用，提供了最堅實的底層架構。

鐵人賽的各位，GraphRAG 技術目前仍處於早期階段，未來還有巨大的優化空間，例如如何高效地整合多模態資訊、如何實現大規模圖譜的動態更新等。

如果你對生成式 AI 的精準度抱持著「追求極致」的態度，並對知識架構有強烈的興趣，那麼 GraphRAG 絕對是你不容錯過的新賽道！

讓我們一起迎接這個充滿挑戰與機遇的 GraphRAG 時代吧！我們下篇文章見！