GraphRAG

概述

GraphRAG 是微软提出的基于知识图谱的 RAG 方法，通过构建文档实体关系图，支持复杂的多跳推理和全局理解任务。

关键内容

1. 核心思想：从文档中提取实体和关系，构建知识图谱，利用图结构进行检索和推理，超越单纯的文本块匹配。

2. 与上下文检索对比：

3. Contextual Retrieval 在块级别添加上下文，实现简单、成本低
4. GraphRAG 在图结构层面建模，适合多跳推理和复杂查询

5. 实际工程中可先采用 Contextual Retrieval，复杂场景再考虑图增强

6. 优势：支持全局文档理解、实体关系推理、主题聚类等高级检索能力。

来源

• 02_contextual_retrieval.md — 与 LightRAG/GraphRAG 对比章节

相关

• 上下文检索 — compares_to
• LightRAG — compares_to
• 检索增强生成 — extends