GraphRAG: AI 检索的新纪元

你是否曾经对 AI 助手给出的答案感到失望?它们有时似乎无法准确理解你的问题,或者给出的回答缺乏深度和相关性。如果你有这样的体验,那么你一定会对 GraphRAG 感兴趣。这项新兴技术正在彻底改变 AI 检索的游戏规则,让 AI 的回答更加准确、相关和富有洞察力。

1. GraphRAG 是什么?

GraphRAG 是 Graph-based Retrieval Augmented Generation 的缩写,中文可以译为"基于图的检索增强生成"。听起来很复杂?别担心,让我们用简单的比喻来理解它。

想象你正在为一个重要的演讲做准备。传统的 RAG (检索增强生成) 就像是你在图书馆里查找相关的书籍和文章。而 GraphRAG 则更像是你有一个无所不知的助手,不仅能为你找到相关的书籍,还能告诉你这些书之间的联系,以及它们如何与你的演讲主题相关。

GraphRAG (Graph-based Retrieval Augmented Generation) enhances the traditional Retrieval Augmented Generation (**RAG**) method by integrating knowledge graphs (**KGs**) or graph databases with large language models (**LLMs**)。它利用图数据库的结构化特性,将数据组织为节点和关系,从而能够更高效、更准确地检索相关信息,为大语言模型提供更好的上下文来生成回答。

2. GraphRAG 与传统 RAG 有何不同?

传统的 RAG 方法主要依赖于向量搜索来检索相关信息。这就像是在一个巨大的图书馆里,根据书名或关键词来找书。虽然这种方法有效,但它可能会错过一些重要的联系。

相比之下,GraphRAG 通过利用结构化的知识图谱,为复杂查询提供更精确、更具上下文感知和相关性的答案。它就像是在这个图书馆里,不仅能找到相关的书,还能理解书籍之间的关系,以及它们如何与你的问题相关联。

3. GraphRAG 的优势

那么,GraphRAG 到底能带来哪些具体的好处呢?根据 Neo4j 的研究,GraphRAG 相对于仅基于向量的 RAG 主要有三大优势:

1. 更高的准确性和更完整的答案
2. 改善数据理解,加速开发
3. 更好的可审计性、可解释性和治理

这种方法能够挖掘到传统方法可能忽视的互联信息网络,从而对查询有更细致入微的理解。

想象一下,如果你在研究一个复杂的历史事件。传统的 RAG 可能会给你一些相关的事实和日期。而 GraphRAG 不仅能提供这些信息,还能告诉你这个事件与其他历史事件的关联,以及它对后世的影响。这就是 GraphRAG 的魔力所在。

4. GraphRAG 如何工作?

知识图谱的构建

GraphRAG 的核心是知识图谱。那么,如何构建这个知识图谱呢?

知识库可以使用结构化数据库(如维基百科、Wikidata、行业特定数据库)或通过自然语言处理技术(如实体识别)分析的非结构化文本来构建。

构建图谱的好消息是:

• 你可以从一个最小可行的图开始,然后逐步扩展
• 你可以使用 LLM 来帮助提取实体和关系
• 使用 LLM 和先进的机器学习/AI 技术可以自动创建图谱

这就像是你在建立一个智能的百科全书。你可以从一些基本条目开始,然后逐步添加更多信息和联系。随着时间的推移,这个"百科全书"会变得越来越智能,越来越全面。

GraphRAG 的检索过程

GraphRAG 的检索过程可以分为以下几个步骤:

1. 用户查询: 用户输入问题或请求。
2. 查询处理层: 从用户查询中提取实体和意图,指导图检索过程。
3. 知识图谱检索: 根据处理后的查询访问图数据库(如 Neo4j、Kuzu 等)检索相关信息。
4. 上下文增强层: 通过遍历图谱并收集相关实体和关系来丰富检索到的信息。
5. 大语言模型 (LLM): 处理增强后的上下文和原始查询以生成响应。
6. 响应生成层: 制定最终答案,确保其具有上下文感知性并基于知识图谱信息。
7. 最终响应: 向用户提供准确且富有上下文的答案。

这个过程就像是一个高效的研究团队。首先,有人理解你的问题;然后,团队在庞大的知识库中搜索相关信息;接着,他们将这些信息整合并找出其中的联系;最后,一位专家根据所有这些信息为你提供一个全面而深入的答案。

5. GraphRAG 的应用与效果

提高回答准确性和相关性

GraphRAG 的第一个也是最直接的好处是提高了回答的准确性和完整性。

微软的研究发现,对于在 100 万 token 范围内的数据集上进行全局意义理解的问题,GraphRAG 在生成答案的全面性和多样性方面都比朴素的 RAG 基线有显著改进。

不仅如此,使用 GraphRAG 生成的答案质量明显提高,而且所需的 token 数量减少了三分之一。这就像是你请教一个专家,不仅得到了更好的答案,而且这个专家还能用更简洁的语言表达出来。

加速开发迭代

知识图谱在概念上和视觉上都很直观。能够探索它们往往会揭示新的洞察。许多用户报告说,一旦他们投资创建了知识图谱,就发现它以意想不到的方式帮助他们构建和调试他们的 GenAI 应用程序。

一位知名金融科技公司的开发人员在将知识图谱引入他们的 RAG 工作流程一周后这样说:

"在构建应用程序时能够看到数据是一个游戏规则的改变者。我们看到了以前在数据仅仅存在于向量或关系数据库中时从未见过的模式。我们构建应用程序的速度实际上是以前的 5 倍。"

这就像是你突然有了一个能够可视化你所有想法的工具。你不仅能看到每个想法,还能看到它们之间的联系。这种洞察力让你能够更快、更有效地开发和改进你的项目。

增强可解释性和可审计性

在 AI 应用中,影响越大,就越需要解释性。传统的 LLM 在这方面存在局限性。虽然你可以获得用于做出决策的文档引用,但这些并不能解释决策本身 - 更不用说 LLM 有时会编造这些引用!

知识图谱则在一个完全不同的层面上运作,使 GenAI 管道内的推理逻辑更加清晰,输入更容易解释。

想象一下,如果你是一家金融机构,需要解释为什么 AI 系统拒绝了某个贷款申请。使用 GraphRAG,你不仅能看到做出这个决定的原因,还能追踪这些原因背后的数据来源和逻辑链。这不仅提高了透明度,还增强了对 AI 系统的信任。

6. GraphRAG 的实现与挑战

GraphRAG 的技术栈

实现 GraphRAG 需要一系列工具和框架。目前,有越来越多的框架可用于进行 GraphRAG,包括 LlamaIndex 的 GraphRAG、LangChain、来自 LightOn 的 GraphRAG 实现,以及许多正在快速成熟的开源项目。

在图谱构建方面,也有诸如 Neo4j Labs 的 LLM Knowledge Graph Builder 等工具,以及许多社区创建的解决方案。

此外,你还需要将人类语言问题映射到图数据库查询。Neo4j 的一个新的开源工具 Cypher-GPT 就是专门为此设计的。

实现 GraphRAG 的步骤

那么,如何在你的组织中开始实施 GraphRAG 呢?以下是一些建议:

1. 首先熟悉"朴素"RAG(带分块的向量检索)。同时,要熟练运行实验并制定评估策略。
2. 获取知识图谱的数据源,可以是现有的结构化数据,也可以是可以转换为知识图谱的非结构化文本。
3. 熟悉图数据库,学习如何将数据导入其中并进行查询(Kuzu 是一个易于设置的选项)。
4. 从一个小型知识图谱开始,尝试将图查询结果作为上下文传递给 LLM,并与你的朴素 RAG 设置进行比较。
5. 不要过早优化你的知识图谱。首先确定一个你可以实现的 GraphRAG 架构。
6. 端到端运行你的 GraphRAG 管道,确信结果确实比仅使用向量或仅使用图谱的方法更好。
7. 不要一开始就追求完美的 GraphRAG 应用。从更简单的设计开始,这有助于你更好地量化检索结果相对于基线的改进。

随着你的 GraphRAG 计划的发展和需求的增长,你可能会发现自己需要更复杂的架构来处理更大量的数据。为确保平稳过渡,明智的做法是选择能够与你的项目一起扩展的工具。

GraphRAG 面临的挑战

尽管 GraphRAG 前景光明,但它也面临着一些挑战:

1. 构建全面而准确的知识图谱需要深厚的领域理解和图谱建模专业知识,这是复杂且资源密集的。
2. 使用 LLM 自动化这个过程仍处于早期阶段,可能会困难和/或容易出错。
3. 确保数据的质量、相关性和完整性至关重要。
4. 维护最新的知识图谱需要专业知识、资源和不断适应不断变化的数据。
5. 整合来自多个具有不同模式和质量水平的源的数据增加了这项任务的复杂性和所需时间。

RAG 本身需要计算密集型实验来识别最佳的信息提取、分块、嵌入、检索和排序策略。探索不同的 GraphRAG 架构、设置和参数的计算密集型实验也需要大量资源。

7. GraphRAG 的未来展望

GraphRAG 的发展趋势

GraphRAG 仍处于早期阶段,许多构建这些系统的团队仍在探索阶段。我们几乎不知道任何提供真正业务价值的生产部署的例子。要达到这一点,我们需要更多专门为 GraphRAG 设计的基准数据集和评估方法,以帮助团队更好地衡量性能。

像 FinanceBench 这样专为开放式问答设计的基准数据集,为研究 GraphRAG 系统减少幻觉和提高生成响应的事实准确性的能力提供了一种有前景的方法。

这就像是我们正在为一项新的运动创建规则和评分系统。我们知道这项运动很有潜力,但我们需要一种标准化的方法来衡量和比较不同选手(在这里是不同的 GraphRAG 系统)的表现。

GraphRAG 的潜在应用领域

GraphRAG 在多个领域都显示出了巨大的潜力:

• 医疗保健: 增强医学研究和患者护理
• 金融: 改善风险评估和市场分析
• 法律: 简化案例研究和文件审查
• 客户支持: 提供更准确和更具上下文的响应

这些应用领域都有一个共同点:它们需要处理大量复杂的、相互关联的信息。

想象一下,在医疗领域,GraphRAG 可以帮助医生快速找到与患者症状相关的所有可能诊断,同时考虑患者的病史、家族史和最新的医学研究。在金融领域,它可以帮助分析师更全面地评估投资风险,考虑到市场趋势、公司关系和全球经济因素。

GraphRAG 对 AI 行业的影响

虽然 GraphRAG 仍处于早期阶段,但它有潜力彻底改变组织利用数据资产的方式。随着技术的成熟,我们可以期待看到更复杂的架构和跨各个领域的新颖应用。

根据最近的研究,与基础 LLM 相比,RAG 增强模型在问答任务的事实准确性方面显示出高达 37% 的改进。有了 GraphRAG,我们可以预期在 AI 准确性和相关性方面会有更显著的进步。

这就像是我们给 AI 配备了一个超级大脑。不仅知识更丰富,而且这些知识之间的联系更加紧密。这意味着 AI 不仅能回答更多问题,还能提供更深入、更全面的见解。

结语

GraphRAG 代表了 AI 检索和生成领域的一个重大飞跃。通过结合知识图谱的结构化优势和大语言模型的生成能力,GraphRAG 正在开创 AI 应用的新纪元。

虽然这项技术仍处于早期阶段,面临着一些挑战,但其潜力是巨大的。从提高回答的准确性到加速开发过程,再到增强 AI 系统的可解释性,GraphRAG 正在改变我们与 AI 交互的方式。

作为技术爱好者和开发者,我们应该密切关注 GraphRAG 的发展。它可能是下一个改变游戏规则的 AI 技术。你认为 GraphRAG 会如何影响你的工作或日常生活?你能想象出 GraphRAG 的哪些创新应用?

让我们一起期待 GraphRAG 带来的激动人心的未来!