graphrag流程
时间: 2025-01-17 15:01:17 浏览: 107
### GraphRAG 流程介绍
GraphRAG 是一种利用大型语言模型 (LLM) 创建知识图谱的技术,旨在增强基于检索的生成架构(Retrieval-Augmented Generation, RAG),从而更有效地处理私有数据集中的复杂查询。以下是 GraphRAG 的工作流程:
#### 1. 数据预处理阶段
在这个初始步骤中,输入语料库被解析并转换成适合构建知识图谱的形式。这通常涉及文本清理、分词和其他必要的自然语言处理操作。
#### 2. 构建知识图谱
通过应用 LLM 技术,系统会根据经过预处理的数据自动生成一个结构化的知识图谱。这个过程不仅限于简单的实体识别,还包括关系抽取以及上下文理解,使得最终形成的图能够捕捉到文档间的深层联系[^2]。
#### 3. 图形机器学习与社区摘要集成
为了进一步提升系统的性能,在此环节引入了图形机器学习算法来优化已有的知识表示;同时收集来自不同领域专家的意见形成高质量的社区摘要,两者共同作用以改进后续查询的质量和准确性。
#### 4. 查询处理机制
当接收到用户的请求时,GraphRAG 首先会在预先建立的知识图上执行高效的模式匹配查找最相关的节点集合作为候选答案源。接着结合先前准备好的社区总结材料调整这些潜在响应的内容表述方式,确保输出既精准又易于理解。
#### 5. 提示工程的应用
最后一步是在实际回复前对选定的信息片段进行微调——即所谓的“提示”。这里特别强调的是如何巧妙地组合原始资料同额外补充说明之间的平衡点,以便更好地满足特定应用场景下的需求。
```python
# Python伪代码展示部分核心逻辑
def process_query(query_string):
# Step 1: Parse and preprocess the query string
# Step 2: Match against knowledge graph to find relevant nodes
# Step 3: Retrieve community summaries related to matched topics
# Step 4: Generate refined response using retrieved information
return final_response
```
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