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AI 的“知識焦慮”

很多時候，即使是最強大的 AI 模型，在面對復雜問題時也會顯得力不從心？它們仿佛擁有驚人的記憶力，卻無法真正理解知識背后的邏輯和關聯。這就像一個學霸，背誦了無數知識點，卻難以靈活運用。

原因在于，傳統的 AI 模型（例如大模型）處理信息的方式，通常是將數據視為孤立的個體。它們無法像人類一樣，自然而然地捕捉到數據之間的關系，而這種關系正是理解知識的關鍵。

為了解決這個問題，所以 GraphRAG ，它來了。通過將圖結構引入了 AI 的知識獲取過程。

什么是 GraphRAG？

GraphRAG，全稱 Graph Retrieval-Augmented Generation，即基于圖結構的檢索增強生成。簡單來說，它是一種讓 AI 模型從外部知識庫中檢索相關信息，并將其融入自身知識體系的技術。

所以，GraphRAG 與傳統的 RAG 之間有何不同呢？

關鍵區別：從文本到圖

• 傳統 RAG：

將知識存儲為文本片段（例如句子、段落）。

基于關鍵詞或語義相似度進行檢索。

檢索結果通常是孤立的文本塊。

不擅長處理隱含關系、多跳推理等復雜邏輯。

• GraphRAG：
• 將知識存儲為圖結構，節點代表實體（例如概念、對象），邊代表實體之間的關系。
• 基于圖的結構和語義進行檢索，如實體鏈接、關系匹配、圖遍歷等。
• 檢索結果是包含復雜關系的圖結構，可以靈活組合。
• 更擅長處理關系推理、長程依賴、和多步規劃等復雜邏輯。

你可以把 GraphRAG 看作一個聰明的知識管理員，它不僅知道每個知識點的名稱，還知道它們之間的關系，并能根據你的需求，快速找到最相關的知識脈絡。

GraphRAG 的核心組件：構建知識高速公路

GraphRAG 的實現并非一蹴而就，它需要一系列關鍵組件的協同工作：

1.Query Processor（查詢處理器）：

將用戶的自然語言查詢轉化為適合圖檢索的形式。

使用諸如實體識別、關系提取等技術，從查詢中提取關鍵實體和關系。

2.Graph Data Source（圖數據源）：

存儲結構化的知識圖譜，可以是知識圖譜、文檔圖、社交圖等多種形式。

根據不同的應用場景，知識的表示方式也會有所不同，比如藥物分子結構、產品分類結構等。

3.Retriever（檢索器）：

根據查詢處理器提取的信息，從圖數據源中檢索相關的節點、邊和子圖。

使用圖遍歷、嵌入匹配等技術，確保檢索到的內容具有較高的相關性和結構性。

4.Organizer（組織器）：

• 對檢索到的內容進行精煉、排序和重組。
• 使用圖剪枝、重排序、增強等技術，確保檢索結果更適合生成器的使用。

5.Generator（生成器）：

• 利用組織器處理后的信息，生成最終的答案或內容。
• 可以采用 GNN、Transformer 等模型，確保生成的內容準確且連貫。

這些組件就像一條知識高速公路的各個關卡，協同工作，確保知識能夠高效、準確地流動，最終到達 AI 的大腦。

GraphRAG 的應用場景：知識應用的無限可能

GraphRAG 的出現，為 AI 帶來了更強大的知識應用能力，在許多領域都展現出巨大的潛力：

• 知識圖譜問答：能夠回答包含復雜關系的查詢，例如“哪些藥物可以治療某種疾病，并且影響特定的基因”。
• 文檔摘要和生成：能夠理解文檔之間的關聯，生成更高質量的摘要或文章。
• 科學研究：能夠輔助科學家發現新的藥物、理解復雜的生物網絡，加速科研進程。
• 社交網絡分析：能夠分析用戶之間的關系，進行精準的用戶畫像和推薦。
• 規劃和推理：能夠理解事物之間的依賴關系，進行多步驟規劃和復雜推理，例如實現機器人的復雜操作。

Agent 的力量：智能協作，靈活應變

值得一提的是，GraphRAG 可以與 agent 技術相結合，形成更強大的智能系統。Agent 具備自主行動、與環境交互和學習的能力。通過 GraphRAG，agent 可以獲取豐富的知識，并利用圖結構進行復雜推理，從而更加靈活和智能地完成任務。

挑戰與展望：GraphRAG 的未來之路

雖然 GraphRAG 擁有巨大的潛力，但目前仍處于發展階段，面臨一些挑戰：

• 圖構建的復雜性：如何從不同類型的數據中構建高質量的圖結構仍然是一個難題。
• 檢索效率和準確性：如何在大規模圖中進行高效、準確的檢索仍然需要進一步研究。
• 多模態信息的融合：如何將文本、圖像、音頻等多種模態的信息融入圖結構，也是一個重要的研究方向。

??https://arxiv.org/pdf/2501.00309??

??https://github.com/Graph-RAG/GraphRAG??

本文轉載自 探索AGI，作者： 獼猴桃