graphrag

Graph RAG论文阅读笔记说明：利用检索增强生成（RAG）从外部知识源检索相关信息，使得大型语言模型（LLMs）能够针对私有的或之前未见过（即不在训练集中）的文档集回答问题。然而，RAG在针对整个文本语料库的全局性问题上会失败，例如问题：“数据集中的主要主题是什么？”。因为这本质上是一个查询聚焦的汇总（query-focused summarization, QFS）任务，而不是一个明确的检索任务。同时，以前的QFS方法（译注：所能处理的文本量较小），无法扩展到通常RAG所能处理的文本数量级。为了结合这些存在显著差别的方法的优势，

GraphRAG数据可视化

Linux系统安装部署GraphRAG完全指南GraphRAG（Graph-based Retrieval-Augmented Generation）是微软开源的新一代知识图谱增强型检索生成技术，它通过构建实体关系网络来提升传统RAG的全局理解能力。与传统基于文本块的RAG不同，GraphRAG能够：

Graph ⋈ Agent：Chat2Graph 如何重构 GraphRAG 范式？去年年底，我在《2024年度 Graph+AI 开源探索思考》一文中，细致拆解并总结了 TuGraph 在「Graph+AI」领域的开源技术实践经验。文中引用了一段业内不成文的观点：「23年卷 SFT，24年卷 RAG，25年卷智能体」，并将「Graph Native」的理念引入到智能体的设计中。

【大模型系列篇】RAGFlow递归抽象处理树组织检索：Raptor检索增强型语言模型可以更好地适应世界状态的变化，并整合长尾知识。然而，大多数现有方法只从检索语料库中检索较短的连续块，限制了对整体文档上下文的整体理解。我们引入了一种新颖的方法，即递归地对文本块进行嵌入、聚类和摘要，自下而上构建一个具有不同摘要级别的树。在推理时，我们的 RAPTOR 模型从这棵树中检索，整合不同抽象级别的长文档中的信息。对照实验表明，使用递归摘要的检索在多项任务上比传统的检索增强型 LLM 有显著的改进。在涉及复杂、多步推理的问答任务中，我们展示了最先进的结果；例如，通过将 RA

汪汪汪侠客

源码解析（一）：GraphRAG原文技术博客GraphRAG 通过从非结构化文本构建知识图谱并将其用于检索，增强了传统的 RAG 系统。与仅依赖向量相似度的标准 RAG 方法不同，GraphRAG 提取实体和关系，执行社区检测，并生成不同层级的报告。这种结构化方法为语言模型提供了更多上下文和关系信息，从而产生更全面、更准确的响应。

部署GraphRAG配置Neo4j实现知识图谱可视化【踩坑经历】在本地部署GraphRag，模型暂时使用的是硅基流动平台的大模型，后续可使用Xinference或者Ollama部署的本地模型。将txt文件喂给Graphrag生成.parquet文件(目前的graphrag好像只支持txt格式的文件)。然后通过python脚本程序将.parquet后缀文件转换成csv格式文件存入neo4j图数据库。使用Cypher语句将知识图谱展示出来。

微软GraphRAG的安装和在RAG中的使用体会Microsoft的GraphRAG是一种结合了知识图谱（Knowledge Graph）和检索增强生成（RAG）技术的先进框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的性能。详细内容和深入学习可以参考github，项目地址：GitHub - microsoft/graphrag。

微软 GraphRAG 项目学习总结微软2024年4月份发布了一篇《From Local to Global: A GraphRAG Approach to Query-Focused Summarization》（GraphRAG：从局部到全局的查询式摘要方法）论文，提出了一种名为GraphRAG的检索增强生成（RAG）方法，用于查询式摘要任务。传统的RAG方法主要基于局部检索和生成，可能会忽略不同检索片段之间的全局关系，导致生成的摘要缺乏整体连贯性和深度。GraphRAG 结合了知识图谱构建、检索增强生成和查询聚焦摘要技术，将检索到的文

graphRAG的原理及代码实战（2）基本原理介绍（中）graphRAG-结果解读前文中，graphRAG项目index索引建立完成后，会生成7个parquet文件。为什么用 Parquet 格式保存知识图谱？

疯狂SQL转换系列- SQL for Milvs2.4鉴于Milvus仍在不停的迭代新版本，推出新功能，其SDK目前并不稳定。目前其2.4版本的SDK接口已与之前的2.2版本有了较大的差别，功能上也有了一定的调整。为此，我们重新提供了针对[Milvus2.4](https://github.com/colorknight/moql-transx/tree/master/moql-querier-milvus2.4)版本的语法转换功能。由于Milvus文档有些内容写的不是特别详实，亦或时间仓促，我们没有正确理解其功能含义，转换工作可能存在一些问题，还请发现问题

数据分析的新利器-微软开源的GraphRAG微软的GraphRAG是一种结合了图结构和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的先进框架，旨在提升大型语言模型（LLM）在处理复杂问题时的性能。GraphRAG通过构建知识图谱，将非结构化的文本数据转化为结构化的图数据，从而帮助模型更好地理解和生成信息。

Awesome-Text2GQL：图查询微调语料的自动生成框架语法制导的语料生成策略Awesome-Text2GQL语料生成框架架构图基于Antlr4的语料生成模块

黑夜寻白天

GraphRAG：LLM之Graphrag接入milvus前言微软目前的graphrag更像个demo，数据量大的时候不是很友好的啊，所以将milvus接入了graphrag，看完这篇文章，其他数据库接入应该也没问题

【大模型】GraphRAG技术原理GraphRAG 的核心在于用大模型构建知识图谱+知识图谱聚类社区化+RAG RAG就是输入（问题+知识）到大模型

GraphRAG+文档结构：打造高性能实体溯源方案作者：陈梓康众所周知，GraphRAG将文档内容抽取为知识图谱三元组后，实际上仅保留了关联性知识信息，因此不可避免地会丢失原文的一些内容细节。在对数据完整度要求严格的业务场景，如金融、医疗、保险等行业，这是不希望看到的结果。为了解决此类业务诉求，我们将文档结构信息引入GraphRAG链路，以解决知识抽取后原文信息损失的问题。同时，我们也从端到端优化了GraphRAG链路，大幅提升了知识图谱的构建和检索性能。

蚂蚁KAG框架核心功能研读作者介绍：薛明：拥有近10年在医疗和零售领域应用机器学习和人工智能的经验。曾就职于通用电气、复星医药等企业。长期专注于医学图像、自然语言处理以及数据科学的研发工作，如训练/推理框架、数据挖掘与分析等领域。于2024年7月创立AI公司Percena，负责基于大模型的应用产品开发，如RAG&Agent等。

比微软的GraphRag更加强大的LightRAG：简单快速的检索增强生成该存储库托管了 LightRAG 的代码。该代码的结构基于nano-graphrag。请添加图片描述

蚂蚁图团队GraphRAG支持社区摘要——Token相比微软直降50%今年5月份，我们在DB-GPT v0.5.6版本发布了蚂蚁首个开源GraphRAG框架，支持了多种知识库索引底座，并在文章《Vector | Graph：蚂蚁首个开源GraphRAG框架设计解读》里详细介绍了GraphRAG框架的设计实现和持续改进方向。7月份微软正式开源了GraphRAG项目，引入图社区摘要改进QFS（Query Focused Summarization）任务的问答质量，但图索引的构建成本较高。9月份DB-GPT v0.6.0在外滩大会正式发布，蚂蚁图团队联合社区对GraphRAG框架

LLM - 使用 Neo4j 可视化 GraphRAG 构建的知识图谱(KG) 教程欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/142938982