一篇88页GraphRAG全栈技术最新综述
一篇88页GraphRAG全栈技术最新综述
图（Graph）能够编码大量的异构和关系信息，很契合众多现实世界应用，将Graph与RAG结合获得了越来越多的关注。2025开年，由MSU与Meta、Amazon、Adobe等出品了GraphRAG最新技术综述。
与RAG不同，其检索器、生成器的特殊设计，图结构数据的独特性为不同领域GraphRAG设计带来独特挑战，需要一个GraphRAG全面综述。
RAG与GraphRAG之间的区别
RAG处理文本和图像数据，这些数据可以统一格式化为1D序列或2D网格，不包含关系信息。相比之下，GraphRAG处理图结构数据，涵盖了多种格式并包含特定领域的关系信息。
通过定义GraphRAG关键组件，包括查询处理器、检索器、组织者、生成器和数据源，提出了一个完整的GraphRAG框架。此外，回顾了针对每个领域（Knowledge、Document、Social、Tabular、Reasoning等）独特定制的GraphRAG技术。
不同领域中GraphRAG的发表情况
全面的GraphRAG框架
提出了一个全面的GraphRAG框架，旨在通过检索和生成技术来增强下游任务的执行。这个框架的核心在于利用图结构数据的特性，以提高信息检索、数据挖掘和机器学习任务的性能。
GraphRAG的全面框架及其关键组件的代表性技术
GraphRAG框架的关键组件
- 查询处理器（Query Processor）：负责预处理用户定义的查询，使其能够与图数据源进行交互。
- 检索器（Retriever）：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。
- 组织者（Organizer）：对检索到的内容进行整理和优化，以提高生成器的性能。
- 生成器（Generator）：根据组织后的信息生成最终答案。
查询处理器
在GraphRAG框架中，Query Processor是一个关键组件，它负责对用户输入的查询进行预处理，以便与图数据源进行交互。
- 实体识别：从查询中识别出实体，并将其与图数据源中的节点相匹配。
- 关系抽取：识别查询中的关系，并将其与图数据源中的边相匹配。
- 查询结构调整：将自然语言查询转换为结构化查询，如GQL（Graph Query Language）。
- 查询分解：将复杂的查询分解为多个子查询，以便进行多步推理。
- 查询扩展：通过添加相关术语来丰富查询，以提高检索的准确性和相关性。
检索器
在GraphRAG框架中，检索器（Retriever）是负责从图数据源中检索相关信息的关键组件。
- 检索内容：根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。
- 适应图结构数据：能够处理图结构数据的多样性和复杂性，包括不同格式和来源的信息。
- 多跳遍历：支持多跳遍历，以捕获逻辑上相关的知识。
- 领域特定设计：根据不同领域的特定需求进行设计，以提高检索的准确性和效率。
组织者
在GraphRAG框架中，组织者（Organizer）负责处理检索器检索到的内容，将其与预处理后的查询结合，以生成更适应生成器（Generator）消费的格式。
- 内容优化：对检索到的内容进行后处理和优化，以提高其质量。
- 图结构处理：处理检索到的图结构数据，包括图剪枝、重排序和图增强。
- 文本化：将检索到的图结构数据转换为文本格式，以便生成器可以处理。
生成器
在GraphRAG框架中，生成器（Generator）是负责根据查询和检索到的信息生成最终答案的关键组件。生成器的任务是将组织者处理后的信息转化为具体的输出，这些输出可以是文本、图像、数值或其他形式的数据，取决于具体的应用场景。
- 生成最终答案：根据查询和检索到的信息生成具体的输出。
- 适应不同任务：能够处理多种任务，如分类、生成、预测等。
- 利用图结构信息：能够理解和利用图结构数据中的关系和模式。
每个领域中GraphRAG的任务应用和示例查询的总结
GraphRAG技术在多个领域都有广泛的应用，包括知识图谱、文档、社交网络、表格数据和推理等。通过结合图结构数据和检索增强生成技术，GraphRAG能够更好地处理复杂的关系信息，提高信息检索和生成的准确性和效率。