LLM之RAG实战（四十七）| GraphRAG：使用知识图谱改进 RAG 检索策略

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       在 Retrieval Augmented Generation （RAG） 技术中，检索是直接影响生成输出质量的关键步骤。然而，基础 RAG 中的向量检索技术通常不足以满足所有情况。例如，传统的检索方法在处理大型私有文档存储库时往往表现不佳。许多研究团队已经开始将知识图谱整合到 RAG 中，来提高检索准确性，并取得了可喜的结果。今天，我们将探讨知识图谱的原理及其在 RAG 中的应用。 一、什么是知识图谱？        知识图谱是使用图结构来表示实体及其在现实世界中的关系并对其进行建模的一种技术方法。它将信息组织为 节点（实体） 和边（关系），形成一个有机网络，可以有效地存储、查询和分析复杂的知识。知识图谱的核心在于它使用三元组 （entity-relationship-entity） 来描述实体之间的关联。这种结构化数据表示形式捕获语义含义，便于理解和分析。 1.1 ………………………………