微軟-2025年GraphRAG實踐應(yīng)用白皮書

以后開始在學(xué)術(shù)界和業(yè)界普及。下圖是Goolge搜索中反欺詐等領(lǐng)域。另外，通過知識圖譜能夠?qū)eb上的信息、數(shù)據(jù)以及鏈接關(guān)系聚集為知識，使信息資源更易于計算、理解以及評價，并且形成一套Web語義知識庫。知識圖譜以其強大的語義處理能力與開放互聯(lián)能力，可為萬知識表示的核心是通過某種形式來描述、組織和存儲知識，便于機(jī)器理解與推理。知識表示主要用途如下：等本體描述語言。知識圖譜領(lǐng)域三種最常用的知識表示方法——屬性圖、而非存儲模型。RDF的基本組成單元是三元組，即(s,p,o)，例如，可以用一條三元組來描述<浙江大學(xué),位于,杭的頭尾節(jié)點類型，subClassOf和subProper?概念主要指集合、類別、對象類型、事物的種類，例如人物、地理隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長和數(shù)據(jù)處理需求的復(fù)雜性提升，數(shù)據(jù)庫技術(shù)也在不斷發(fā)展和演進(jìn)。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫求的崛起，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在某些場景下的局限性逐漸顯現(xiàn)，圖數(shù)據(jù)庫脫穎2.2.1從查詢語句維度分?描述:JanusGraph是一個分布式圖數(shù)據(jù)庫，支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)存儲和查詢，原生支持?基于屬性圖的圖數(shù)據(jù)庫OWL（如Protégé)則用于定義和管理復(fù)雜的本體，提供更高級的語義描述和推理能力。?模型：OWL（Web本體語言）用于定義和處理本體，包括類、屬性和實例的復(fù)雜關(guān)系。OWL是知識抽?。╥nformationextraction）是構(gòu)建知識圖譜的第一步，為了從異構(gòu)數(shù)據(jù)源?實體抽?。╡ntityextraction）:是指從文本中識別出具有特定意義的實體?知識加工（knowledgeprocessi統(tǒng)計和圖形可視化等量化或直觀化評估等。評估指標(biāo)如a.每個chunk中token的數(shù)量，RETURNcount{(d)-[:HAS_ENTITY]->()54.3.3communtiydetectio概念層的更新是指新增數(shù)據(jù)后獲得了新的概念，需要自動將新的概念添加到知識庫的概念層中。數(shù)據(jù)層的更新主），GraphRAG（圖基檢索增強生成），是由微軟研究院開發(fā)的一種新型檢索增強生成（RetrievalAugmented的查詢。諸如“數(shù)據(jù)中排名前5位的主題是什么？”面總結(jié)回答，如果對應(yīng)的知識圖譜巨大的，社區(qū)很多的話，需要消耗大量的to生成了初步答案以及若干后續(xù)問題，后續(xù)問題類似于簡化版的全局搜索。為實現(xiàn)這一點，我們使用假設(shè)文檔嵌入查詢進(jìn)行嵌入，將查詢與所有社區(qū)報告進(jìn)行匹配，選出前K個最相關(guān)的結(jié)果，然后利用這些結(jié)果嘗試回答查詢。詢偏離了索引的設(shè)定角色，DRIFT仍能夠在知識圖譜中導(dǎo)航至具體且相關(guān)的信息。這種后續(xù)查詢最后輸出是一個按與原始查詢相關(guān)性排序的問題和答案層級結(jié)構(gòu)。該層級結(jié)構(gòu)可以根據(jù)特定用戶需求進(jìn)行自定DRIFTSearch動態(tài)結(jié)合全局洞察與局部優(yōu)化，隨后轉(zhuǎn)向一個可以處理本地和全球問題的單一查詢接口。summarize_descriptio所以在使用之前，大家可以根據(jù)這個公式來估算一下總要消在實際使用過程中，GraphRAG可能會顯得較慢，從代碼層面來看主要有主要有如下3.難以評估GraphRAG的好壞由于GraphRAG的效果，主要取決于知識圖譜本身的質(zhì)量，也需要構(gòu)建一個評級體系測量和驗證這些點（node邊（edge社區(qū)（community）和協(xié)變（Covar它可以很直觀的看到：點，邊，社區(qū)等信息。其次，就是提供給LocalSearch中對應(yīng)的默認(rèn)的圖形數(shù)據(jù)主要記錄在.parquet文件中?？梢暬筒僮鲌D形結(jié)構(gòu)的Python包，能夠強大的圖形可視化和編輯功能，適用于需要處在plotly中，show()函數(shù)的邏輯?如果代碼在Jupyter環(huán)境中執(zhí)行，plotly.io檢測到這個環(huán)境后會使用內(nèi)嵌的渲染方式（例如?檢測和處理環(huán)境的代碼可能位于plotly.io._base_renderers.py文件內(nèi)，它負(fù)責(zé)決定顯示圖表的parque文件對應(yīng)的table。通過查詢模式?離線文檔部署：將各種文件格式通過不同的chunk策略來切割、索引。?首先，通過觀察和實驗，系統(tǒng)地收集有關(guān)研究對象的所有信息和實例。這些信息被整理到三?在三張表格中尋找現(xiàn)象出現(xiàn)與消失的條件、不同強度下的表現(xiàn)等，通過比較與對照，逐步排?根據(jù)前兩個步驟得出的初步結(jié)論，提出可能的假設(shè)或理論，然后通過進(jìn)一步的實驗和觀察進(jìn)GraphRAG基本遵循這三個步驟實現(xiàn)對信息的處在Agent類應(yīng)用中，記憶可以記住事實和偏好，如問題答案、工具調(diào)用結(jié)果、格式偏好、語言偏好、表達(dá)偏好、圖表繪制偏好、任務(wù)下工具選擇偏好等，從而讓Agent應(yīng)用提升回2.2.5ReAct：具備反應(yīng)能協(xié)調(diào)它們之間的交互。其一系列工具與LangChai該框架將抽象減少到最低限度，通過簡單的錯誤日志和可訪問的屬性，可以輕松雜的功能集。這種方式讓您可以自由選擇最適合您項目的任何構(gòu)建塊。例如，由于兩者分開。這種設(shè)計使您可以從任何底層創(chuàng)建任何代理LLM類型GraphRAG提供了auto-tuning的功能，--no-entity-types--out--output./ragtest/pr識圖譜任然沒有達(dá)到自己的預(yù)期，或者一些特定的實體還現(xiàn)有的graphrag主要集中在圖的生成基于文件和內(nèi)存的。但是知識圖譜進(jìn)一步變大變復(fù)雜，或者要推廣到生成環(huán)境，圖在前面章節(jié)中我們已經(jīng)介紹了各種圖形數(shù)據(jù)，以及它們之前的差異性。這里主要介選擇還是它。但是也確實發(fā)現(xiàn)了一些問題，比如說：它的圖數(shù)據(jù)庫不支持向量/huqianghui/gra/Azure-Samples/g它使用一個法律文檔作為例子，查看Gra