一文看懂GraphRAG与传统RAG的7大区别及融合方案，你会怎么选择？

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点击上方蓝字关注我们 GraphRAG是一种基于知识图谱的检索增强生成（RAG）应用，不同于传统基于向量检索的RAG应用，其允许进行更深层、更细致与上下文感知的检索，从而帮助获得更高质量的输出。 我们已经用几篇文章演示过GraphRAG应用的基本创建与使用过程（基于Langchain/LlamaIndex，以及Microsoft GraphRAG框架）。那么什么时候应该使用GraphRAG，而什么时候又应该回归传统的RAG？二者能组合应用吗？本文将对此进行探讨： 7个方面对比GraphRAG与传统RAG GraphRAG与传统RAG的融合使用 对比GraphRAG与传统RAG 这里不再累述传统RAG与GraphRAG的基本原理，直接从几个不同角度来看它们之间的区别，以帮助作出技术选择。 01 适合的场景 使用传统RAG还是GraphRAG从根本上取决于数据特征与查询问题两个方面，因此这也是它们在适用性的根本差异。很难用绝对量化的方式去定义 ………………………………