GraphRAG
简介
微软的图谱增强 RAG 方案:先抽取实体关系构建知识图谱,再结合社区摘要回答全局性问题,适合大文档集的「总结型」问答。
English
Microsoft's graph-based RAG: build a knowledge graph then answer global, summarization-style questions over large corpora.
适用场景
- 要回答跨文档的关系型问题(谁和谁有什么关联)
- 做行业研究,需要把散落材料连成知识图谱
- 普通向量检索答不好「总结多方观点」类问题
快速上手
- pip install graphrag,graphrag init 生成配置
- 在 settings.yaml 里配模型与嵌入,放入待处理文本
- 跑 graphrag index 构建实体与关系图(耗时较长)
- 分别用 local / global search 提问,对比与向量检索的差异
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