《GraphRAG现实应用白皮书》围绕GraphRAG本事张开，涵盖学问图谱基础、GraphRAG架构、现实挑战、应用现实及改日瞻望等内容，为瓦解和应用GraphRAG提供了全面指挥。

1. 学问图谱基础：学问图谱将学问组织为多干系图，节点示意实体，边示意干系，能已毕语义检索，庸碌应用于多个畛域。其发展历经语义采集等阶段，涵盖学问示意、存储、获取等多个方面。学问示意门径包括基于突破象征和联结向量的示意，常用的有属性图、RDF图模子和OWL骨子话语等。学问存储方面，图数据库因能高效处理复杂干系等上风脱颖而出，可按查询语句或数据模子分类。学问抽取是构建学问图谱的要害，波及实体、干系、属性抽取等操作，妄语语模子的出现为学问抽取带来新门径，但质地评估和更新仍濒临挑战。

2. GraphRAG举座抽象：GraphRAG是微软树立的检索增强生成框架，旨在哄骗学问图谱和妄语语模子提拔信息处理与问答才智。相较于模范RAG，它在处理小占比实体调回、实体干系查询和全局追念等方面瓦解更优。其数据处理进程包括切分语料库、抽取学问、聚类和生成选录等法式。查询接口有Local Search、Global Search和Drift Search，Local Search适用于特定实体问题，Global Search擅所长理数据集追念类问题，Drift Search则王人集两者上风，在不同查询类型中瓦解出色。

3. 现实挑战：GraphRAG现实中濒临价钱贵、速率慢和难以评估等问题。价钱方面，使用gpt - 4 - turbo等模子老本高，可通过特定公式估算token铺张。速率慢主要因妄语语模子调用，可通过修改prompt优化。评估GraphRAG猛烈需王人集信息整合、干系分析等策动及业务场景构建模范。

4. 图形化展示：GraphRAG遏抑可通过yFiles Graphs for Jupyter在Notebook中或plotly在web端等器用进行可视化展示，能直不雅呈现点、边、社区等信息，便于瓦解学问图谱结构和进行查询。

5. GraphRAG with agentic rag：模范RAG存在追念、相比、隐式数据和多头问题等盲点。改良标的包括数据处理和问题谜底分析，GraphRAG通过抽取实体、构建社区等处理数据；agentic RAG通过路由、查询议论等功能处理复杂问题。构建agentic RAG可借助LlamaIndex、langchain和Transformers Agents等框架，还可通过agentic RAG已毕GraphRAG与模范RAG的协同使命。

6. 最好现实：GraphRAG最好现实包括数据chunk政策、辅导词调优、与图数据库整合和多模态拓展。固定大小chunk政策简短通用，但对语义明锐文本遏抑欠安，可王人集语义切割和Contextual RAG改良。辅导词可自动或手动调优以缓和特定需求。与cosmosDB、PostgreSQL等图数据库整合可提拔性能。多模态GraphRAG王人集图像和笔墨，提拔对复杂场景的瓦解与生成才智。

改日GraphRAG有望借助先进推理模子从学问图谱中推理出新学问，同期与企业里面学问图谱联动互补，挖掘更多有价值信息，但需科罚数据异构性、语义一致性和数据冗余冲突等问题。

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