graphrag询问
时间: 2025-03-06 10:38:15 浏览: 44
### GraphRAG概念及其应用
#### 什么是GraphRAG?
GraphRAG 是一种旨在通过集成图数据库中的关系信息来提升大型语言模型(LLMs)性能的技术框架。此框架特别关注于从图数据库中检索与特定查询高度相关的节点和边,从而增强 LLMs 对复杂问题的理解能力以及生成更精确的回答的能力[^1]。
#### 组成部分和技术细节
GraphRAG 的核心在于利用图神经网络(GNN),即通过对图结构的数据进行编码得到高质量的向量表示——也就是所谓的“图嵌入”。这些图嵌入被用来补充传统的文本嵌入,在处理自然语言任务时能够捕捉到更多的语义关联性。此外,GraphRAG 还采用了软提示机制作为提示工程技术的一部分;这种方式允许系统自动调整并优化针对不同类型的用户请求所使用的背景资料[^3]。
#### 工作流程概述
当接收到一个新的查询时,GraphRAG 首先会分析这个查询,并尝试从中提取出可能涉及的关键实体或主题领域。接着,它会在预先构建的知识图谱里查找匹配项,找到最有可能帮助解答当前问题的相关片段。最后一步则是将获取到的信息整合进原始询问之中形成新的上下文环境,供后续的语言模型调用以产生更加精准有效的回复[^2]。
#### 实际应用场景举例
假设有一个企业内部文档管理系统,其中包含了大量未经过整理分类的文章、报告和其他形式的内容资源。借助 GraphRAG 技术,员工们可以通过简单的关键词搜索快速定位所需材料的位置,甚至可以直接获得由AI自动生成的答案摘要。这不仅提高了工作效率,同时也减少了人工干预的需求[^4]。
```python
from langchain.graph_transformer import LLMGraphTransformer
def process_query(query_string, graph_db_connection):
transformer = LLMGraphTransformer(graph_db=graph_db_connection)
enriched_context = transformer.enrich_with_graph_data(query=query_string)
return enriched_context
```
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