GraphRAG：使用知识图谱进行AI Agent编排和工业化路径

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知识密集型行业将是人工智能的主要应用方向。然而，理解庞大的非结构化信息仍然是一个重大挑战。此时， GraphRAG登场 。 微软研究院刚刚发布了这一开创性方法的代码。 重磅 - 微软官宣正式在GitHub开源GraphRAG 但它是如何运作的呢？在其核心，GraphRAG是检索增强生成（RAG）的进化。传统的RAG通过在查询处理过程中提供相关的上下文信息来增强大型语言模型（LLM）的性能。GraphRAG更进一步。它将LLM生成的知识图谱与先进的图机器学习技术相结合。 这一过程复杂而强大。 首先，GraphRAG使用LLM处理整个数据集，提取实体和关系。这些构成了一个全面的知识图谱的基本要素。 接下来，它应用社区检测算法，识别密切相关实体的集群。 系统然后创建这些实体和关系的嵌入，实现语义搜索功能。 当一个查询进来时，GraphRAG可以执行两种类型的搜索。 对于广 ………………………………