知识图谱增强大模型GraphRAG全面综述解读 - 蚂蚁集团、北大、浙大、人大等

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前言 最近， 蚂蚁集团联合各所名校发表了关于GraphRAG的论文综述。全 文对图谱检索增强生成（GraphRAG）进行了全面综述，GraphRAG是一种利用外部结构化知识图谱来提高语言模型的上下文理解能力并生成更明智的响应的框架。 **主要结论** GraphRAG通过整合知识图中的结构化信息，解决了传统检索增强生成（RAG）的局限性。  GraphRAG工作流程包含三个阶段：图索引、图检索和图增强生成。  本文详细介绍了每个阶段的各种技术，包括图数据选择、索引方法、检索模型、检索范式和生成增强策略。 此外，本文还探讨了GraphRAG的下游任务、基准、评估指标和工业应用。 GraphRAG未来的研究方向包括处理动态图谱、集成多模态信息、开发可扩展的检索机制，以及将GraphRAG与图基础模型相结合。 摘要 检索增强生成（RAG）在解决大型语言模型（LLMs）面临的挑战方面 ………………………………