GraphRAG

知识库 / RAG 热度 73 收录 2026-11-01

简介

微软的图谱增强 RAG 方案：先抽取实体关系构建知识图谱，再结合社区摘要回答全局性问题，适合大文档集的「总结型」问答。

English

Microsoft's graph-based RAG: build a knowledge graph then answer global, summarization-style questions over large corpora.

适用场景

要回答跨文档的关系型问题（谁和谁有什么关联）
做行业研究，需要把散落材料连成知识图谱
普通向量检索答不好「总结多方观点」类问题

快速上手

pip install graphrag，graphrag init 生成配置
在 settings.yaml 里配模型与嵌入，放入待处理文本
跑 graphrag index 构建实体与关系图（耗时较长）
分别用 local / global search 提问，对比与向量检索的差异

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