GraphRAG 是什么
GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是微软推出的一种基于知识图谱的检索增强生成方法。传统 RAG 使用向量相似度检索文本块，但难以处理需要跨文档推理、聚合信息或理解全局结构的复杂问题。GraphRAG 通过构建实体关系图谱，将文档中的实体、概念及其语义关系组织为图结构。
工作原理
GraphRAG 的工作流程分为构建和检索两个阶段。构建阶段：将文档拆分为文本块，用 LLM 提取实体和关系，构建知识图谱；再对图谱进行社区检测，将紧密关联的实体聚为社区，并为每个社区生成摘要。检索阶段：根据用户问题同时进行向量检索和图谱检索，综合文本块、相关实体、关系路径及社区摘要等信息，提供给 LLM 生成答案。
应用场景
GraphRAG 特别适合需要综合分析多篇文档的场景，如研究报告分析、企业知识库问答、文献综述、尽调报告生成等。