项目解析：GraphRAG是RAG的下一场

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GraphRAG：如何将传统的文档检索转变为智能知识图谱分析的下一代工具 ©作者 | Blaze 来源 | 神州问学 引言 随着技术的不断进步，信息检索和生成模型的结合已经成为提升模型性能的关键方法。RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为这一领域的先驱，通过将检索和生成相结合，大大提高了模型的回答准确性和相关性。然而，RAG并不是故事的终点，而是一个全新的起点。 今年4月份，微软曾发布一篇论文《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》，文章提出了一种基于图的RAG方法——GraphRAG，通过知识图谱技术，提升查询聚焦总结（QFS）任务的响应。短短两个月之后，微软便正式开源了GraphRAG项目，为RAG技术带来了更多可能性和更高的性能。本文旨在剖析GraphRAG基本原理以及案例解析，希望能够更进一步理解其核心架构。 RAG的回顾 常规RAG主 ………………………………