微軟-2025年GraphRAG實(shí)踐應(yīng)用白皮書(shū)

以后開(kāi)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(guò)知識(shí)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(shí)，使信息資源更易于計(jì)算、理解以及評(píng)價(jià)，并且形成一套Web語(yǔ)義知識(shí)庫(kù)。知識(shí)圖譜以其強(qiáng)大的語(yǔ)義處理能力與開(kāi)放互聯(lián)能力，可為萬(wàn)知識(shí)表示的核心是通過(guò)某種形式來(lái)描述、組織和存儲(chǔ)知識(shí)，便于機(jī)器理解與推理。知識(shí)表示主要用途如下：等本體描述語(yǔ)言。知識(shí)圖譜領(lǐng)域三種最常用的知識(shí)表示方法——屬性圖、而非存儲(chǔ)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(lái)描述<浙江大學(xué),位于,杭的頭尾節(jié)點(diǎn)類(lèi)型，subClassOf和subProper?概念主要指集合、類(lèi)別、對(duì)象類(lèi)型、事物的種類(lèi)，例如人物、地理隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)處理需求的復(fù)雜性提升，數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)求的崛起，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)在某些場(chǎng)景下的局限性逐漸顯現(xiàn)，圖數(shù)據(jù)庫(kù)脫穎2.2.1從查詢(xún)語(yǔ)句維度分?描述:JanusGraph是一個(gè)分布式圖數(shù)據(jù)庫(kù)，支持大規(guī)模圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)，原生支持?基于屬性圖的圖數(shù)據(jù)庫(kù)OWL（如Protégé)則用于定義和管理復(fù)雜的本體，提供更高級(jí)的語(yǔ)義描述和推理能力。?模型：OWL（Web本體語(yǔ)言）用于定義和處理本體，包括類(lèi)、屬性和實(shí)例的復(fù)雜關(guān)系。OWL是知識(shí)抽?。╥nformationextraction）是構(gòu)建知識(shí)圖譜的第一步，為了從異構(gòu)數(shù)據(jù)源?實(shí)體抽?。╡ntityextraction）:是指從文本中識(shí)別出具有特定意義的實(shí)體?知識(shí)加工（knowledgeprocessi統(tǒng)計(jì)和圖形可視化等量化或直觀化評(píng)估等。評(píng)估指標(biāo)如a.每個(gè)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(dòng)將新的概念添加到知識(shí)庫(kù)的概念層中。數(shù)據(jù)層的更新主），GraphRAG（圖基檢索增強(qiáng)生成），是由微軟研究院開(kāi)發(fā)的一種新型檢索增強(qiáng)生成（RetrievalAugmented的查詢(xún)。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(duì)應(yīng)的知識(shí)圖譜巨大的，社區(qū)很多的話(huà)，需要消耗大量的to生成了初步答案以及若干后續(xù)問(wèn)題，后續(xù)問(wèn)題類(lèi)似于簡(jiǎn)化版的全局搜索。為實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們使用假設(shè)文檔嵌入查詢(xún)進(jìn)行嵌入，將查詢(xún)與所有社區(qū)報(bào)告進(jìn)行匹配，選出前K個(gè)最相關(guān)的結(jié)果，然后利用這些結(jié)果嘗試回答查詢(xún)。詢(xún)偏離了索引的設(shè)定角色，DRIFT仍能夠在知識(shí)圖譜中導(dǎo)航至具體且相關(guān)的信息。這種后續(xù)查詢(xún)最后輸出是一個(gè)按與原始查詢(xún)相關(guān)性排序的問(wèn)題和答案層級(jí)結(jié)構(gòu)。該層級(jí)結(jié)構(gòu)可以根據(jù)特定用戶(hù)需求進(jìn)行自定DRIFTSearch動(dòng)態(tài)結(jié)合全局洞察與局部?jī)?yōu)化，隨后轉(zhuǎn)向一個(gè)可以處理本地和全球問(wèn)題的單一查詢(xún)接口。summarize_descriptio所以在使用之前，大家可以根據(jù)這個(gè)公式來(lái)估算一下總要消在實(shí)際使用過(guò)程中，GraphRAG可能會(huì)顯得較慢，從代碼層面來(lái)看主要有主要有如下3.難以評(píng)估GraphRAG的好壞由于GraphRAG的效果，主要取決于知識(shí)圖譜本身的質(zhì)量，也需要構(gòu)建一個(gè)評(píng)級(jí)體系測(cè)量和驗(yàn)證這些點(diǎn)（node邊（edge社區(qū)（community）和協(xié)變（Covar它可以很直觀的看到：點(diǎn)，邊，社區(qū)等信息。其次，就是提供給LocalSearch中對(duì)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(qiáng)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(cè)到這個(gè)環(huán)境后會(huì)使用內(nèi)嵌的渲染方式（例如?檢測(cè)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(duì)應(yīng)的table。通過(guò)查詢(xún)模式?離線(xiàn)文檔部署：將各種文件格式通過(guò)不同的chunk策略來(lái)切割、索引。?首先，通過(guò)觀察和實(shí)驗(yàn)，系統(tǒng)地收集有關(guān)研究對(duì)象的所有信息和實(shí)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(qiáng)度下的表現(xiàn)等，通過(guò)比較與對(duì)照，逐步排?根據(jù)前兩個(gè)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(guò)進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)和觀察進(jìn)GraphRAG基本遵循這三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的處在Agent類(lèi)應(yīng)用中，記憶可以記住事實(shí)和偏好，如問(wèn)題答案、工具調(diào)用結(jié)果、格式偏好、語(yǔ)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(guò)簡(jiǎn)單的錯(cuò)誤日志和可訪問(wèn)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(xiàng)目的任何構(gòu)建塊。例如，由于兩者分開(kāi)。這種設(shè)計(jì)使您可以從任何底層創(chuàng)建任何代理LLM類(lèi)型GraphRAG提供了auto-tuning的功能，--no-entity-types--out--output./ragtest/pr識(shí)圖譜任然沒(méi)有達(dá)到自己的預(yù)期，或者一些特定的實(shí)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(shí)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(shí)發(fā)現(xiàn)了一些問(wèn)題，比如說(shuō)：它的圖數(shù)據(jù)庫(kù)不支持向量/huqianghui/gra/Azure-Samples/g它使用一個(gè)法律文檔作為例子，查看Gra