三张图说清楚GrahpRAG如何对决NativeRAG

📍什么是GraphRAG Graph RAG，全称为Graph Retrieval-Augmented Generation，是微软研究院提出的一种先进的问答系统。它通过结合大型语言模型（LLMs）和图索引技术，处理私有文本语料库上的全局性问题 ✅原生RAG侧重于文本块的直接检索和生成。 ✅ - Graph RAG通过构建图索引和社区摘要，采用更结构化的方法来增强回答的全面性和多样性。 📍GraphRAG解决的问题 -1⃣️全局性问题理解：Graph RAG能够处理对整个文本语料库的全局性问题，提供更全面的答案。 - 2⃣️信息的全面性和多样性 - 3⃣️处理大规模数据集 - 4⃣️提高检索效率 📍知识图谱RAG的场景案例说明 GraphRAG vs Native RAG的案例说明 案例背景： 假设我们有一个关于历史人物和事件的知识图谱，其中包含了各个历史时期的人物、他们的关系、所属事件等信息。 问题： 用户问：“拿破仑在哪个战役中达到了军事生涯的顶峰？” 1️⃣传统RAG的回答流程： 1. 用户提出问题。 2. 系统检索相关文档或信息片段。 3. 系统生成回答，可能基于检索到的文档内容。 ❌可能出现的问题： - 如果检索到的文档中存在错误或不准确的信息，系统生成的回答可能包含错误。 - 文档可能没有提供足够的上下文信息，导致生成的回答缺乏深度。 2️⃣结合知识图谱的Graph RAG的回答流程： 1. 用户提出问题。 2. 系统利用知识图谱检索与问题直接相关的实体和关系。 3. 系统使用检索到的知识图谱信息来引导文档的检索和信息抽取。 4. 系统结合知识图谱和检索到的文档生成回答。 👍👍优势： - 减少幻觉：知识图谱提供了准确的实体关系，减少了RAG模型生成与事实不符信息的风险。 - 增强语义效果：知识图谱的结构化信息增强了模型对问题的理解，使得生成的回答更加准确和全面。 - 上下文丰富：知识图谱中的链接可以提供额外的上下文信息，有助于生成更丰富的回答。 具体详细看⬆️