一篇GraphRAG技术最新全面综述

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大型语言模型（如GPT-4、Qwen2和LLaMA）在自然语言处理领域取得了革命性的进展，但它们可能面临领域特定知识的缺乏、信息更新不及时等问题。 GraphRAG通过利用图结构信息，提供了一种解决方案，以更精确和全面的方式检索信息，生成更准确、上下文相关的回答。 直接语言模型（ Direct LLM ）、检索增强型语言模型（ RAG ）和图检索增强型语言模型（ GraphRAG ）之间的比较。在给定用户查询的情况下，直接语言模型（LLMs）可能因为 回答浅显或缺乏具体性 而受到影响。检索增强型语言模型（RAG）通过检索相关文本信息来解决这个问题，一定程度上缓解了这个问题。然而，由于文本的长度和实体关系的自然语言表达的灵活性，RAG在强调 问题核心的“影响”关系方面存在困难 。而图检索增强型语言模型（GraphRAG）方法利用图数据中明确的实体和关系表示 ………………………………