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欢迎来到 GraphRAG 👉 微软研究院博客文章 👉 GraphRAG Arxiv 图 1：使用 GPT-4 Turbo 构建的 LLM 生成的知识图。 GraphRAG 是一种结构化、分层的检索增强生成 (RAG) 方法，与使用纯文本片段的朴素语义搜索方法形成对比。GraphRAG 过程包括从原始文本中提取知识图谱，构建社区层次结构，为这些社区生成摘要. 引入知识图谱技术后，传统RAG链路到Graph RAG链路会有什么样的变化，如何兼容RAG中的向量数据库（Vector Database）和图数据库（Graph Database）基座，以及蚂蚁的Graph RAG开源技术方案和未来优化方向。 是什么？ GraphRAG 是一种让 大型语言模型 （LLM，比如 GPT 系列）更智能地从你的文本数据中提取信息，并把这些信息组织成一个“关系网”（知识图谱）的系统。这个“关系网”记录了文本中的重要概念（实体）、它们之间的联系（关系）以及主要讨论的主题（社区）。 核心价值： 它不是简单地在.
文章浏览阅读1.3w次，点赞46次，收藏91次。微软近期发布了知识图谱工具，支持基于本地大模型（Ollama）快速构建知识图谱，显著提升了RAG（检索增强生成）的效果。本文手把手教你如何从零部署，并附踩坑记录和性能实测！GraphRAG 2.0.0大幅优化了知识图谱的构建效率，结合本地模型可实现隐私安全. 微软GraphRAG工作原理解析：从图构建到搜索引言本文基于微软研究论文《 From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization》及其开源项目，深入剖析了GraphRAG的工作原理。传统的检索增… GraphRAG通过知识图谱增强传统RAG技术，实现结构化检索与多步推理。系统将文本转化为知识社区，通过索引和查询两阶段处理，精准定位相关信息并生成结构化答案。相比传统RAG，GraphRAG能更好处理复杂问题，提供逻辑连贯、可解释的智能问答，特别适合旅游攻略等需要多维度信息整合的场景。
RAG 核心认知：是什么、有哪些形态 什么是RAG 简单说，RAG（检索增强生成）就是给 AI 模型装了一个 “专属知识库 + 精准搜索引擎”。AI 在回答问题时，只基于你提供的真实知识（比如公司文档、专业资料、实时数据）生成答案，既避免瞎编，又能精准对接具体
微软推出的GraphRAG框架，通过图结构优化与动态知识融合，重新定义了智能问答系统的技术边界，为开发者与企业用户提供了更高效、精准的解决方案。 快速入门 环境配置 Python 3.10-3.12 要开始使用 GraphRAG 系统，你有几个选项： 👉 使用 GraphRAG Accelerator 解决方案 👉 从 pypi 安装 👉 从源码使用 快速入门 为了开始使用 GraphRAG 系统，我们建议尝试 知识图谱加速 包。这为使用 Azure 资源的用户提供了一个用户友好的端到端体验。 顶级模块 索引流程概述. RAG 简介与 RAG 面临的挑战检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）是一种连接外部数据源以增强大语言模型（LLM）输出质量的技术。这种技术帮助 LLM
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