GraphRAG的设计模式、挑战和改进思路

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之前分享的文章中提到，Graph RAG的核心链路分如下三个阶段： 索引（三元组抽取） ：通过LLM服务实现文档的三元组提取，写入图数据库。 检索（子图召回） ：通过LLM服务实现查询的关键词提取和泛化（大小写、别称、同义词等），并基于关键词实现子图遍历（DFS/BFS），搜索N跳以内的局部子图。 生成（子图上下文） ：将局部子图数据格式化为文本，作为上下文和问题一起提交给大模型处理。 实际上三个阶段也可以被简化合并为两个阶段： 内容索引阶段 和 检索生成阶段 。我们就这两个大的阶段分别讨论Graph RAG后续可能的优化方向和思路。 1 内容索引阶段 Graph RAG的内容索引阶段主要目标便是构建高质量的知识图谱，值得继续探索的有以下方向： 图谱元数据 ：从文本到知识图谱，是从非结构化信息到结构化信息的转换的过程，虽然图一直被当做 ………………………………