检索增强生成（RAG）是一种根据用户的查询语句搜索信息，并以搜索结果为 AI 参考从而生成回答。这项技术是多数基于 LLM 工具的重要组成部分，而多数的 RAG 都采用向量相似性作为搜索的技术。在文档中复杂信息的分析时，GraphRAG 利用 LLM 生成的知识图谱大幅提升了问答的性能。
GraphRAG是一种基于图的检索增强生成方法，旨在通过将知识图谱或图形数据库与大型语言模型（LLMs）集成来提升传统RAG方法的性能。其开发理念主要在于利用图形数据库的结构化特性，将数据组织为节点和关系，从而更高效、准确地检索相关信息，并为生成响应提供更好的支持。GraphRAG的开发团队来自微软的研究部门，2024年7月2日开源后，在GitHub上迅速获得了大量关注，截至2024年7月17日，项目已经收获了11.3k颗星标。
向量数据库是一种创新性的数据库技术，以向量为基本数据类型，旨在处理和存储大规模向量数据。其核心原理是将数据表示为高维数值向量，并通过向量空间理论进行存储和查询。具体来说，向量数据库的工作原理包括以下几个方面：
●数据向量化：这是向量数据库工作的起点，涉及将非结构化数据（如文本、图像、音频）通过机器学习或深度学习模型转化为高维数值向量的过程。
● 向量索引：向量索引是将高维向量数据映射到低维空间的一种数据结构，它能够在保证查询效率的同时，大幅减少存储空间的占用。
●相似性搜索算法：向量数据库使用专门的相似性测量算法（如余弦相似度、欧氏距离等）来计算两个向量之间的相似度，并通过近似最近邻搜索（ANN）等算法快速找到最相似的向量。
随着人工智能和NLP领域的快速发展，嵌入向量作为紧凑的中间表示形式在多个应用中发挥重要作用。例如，Faiss库作为一种高效的向量数据库和搜索工具，为向量存储和搜索提供了强大支持，推动了NLP大模型的发展。此外，向量数据库在2024年被广泛应用于人脸识别、推荐系统、图片搜索、视频指纹、语音处理、自然语言处理、文件搜索等领域，这些应用场景显示了其在处理大规模非结构化数据方面的优势。
大型预训练语言模型已经设立了新的基准，但在知识密集型任务中，传统的大型语言模型和向量数据库知识检索方式逐渐显现出局限性。面对这一挑战，检索增强生成模型（RAG）为语言生成和信息检索带来了变革，超越了传统的大语言模型和向量数据库知识检索方式。
向量数据库的核心在于使用向量表示数据，并利用向量之间的相似度来进行高效查询。在NLP任务中，文本被转换为高维空间的向量，每个维度都代表了一个特定的特征或语义信息。这些大模型能够从海量文本数据中学习语义和上下文信息，显著提高了NLP系统的性能和泛化能力。同时，随着图像、视频、无人驾驶等应用场景的不断发展，数据体量已经从千万级逐步增长到百亿级别，对向量数据库离线导入、批量处理的能力提出了更高的要求。
GraphRAG（基于图的检索增强生成）技术是在传统RAG（检索增强生成）方法的基础上进一步发展而来，旨在通过知识图谱和图机器学习技术来提升大语言模型（LLM）的能力。它利用从大型语言模型中提取的知识图谱，将非结构化的文本数据重新组织成结构化的知识图谱，其中节点表示实体（如人物、地点、概念），边表示实体之间的关系。
GraphRAG的工作流程可以分为以下几个主要步骤：
● 知识图谱构建：从原始文本中提取知识图谱，这一步通常使用大型语言模型（如GPT-4 Turbo）生成的知识图谱。
● 信息提取与连接：利用信息提取技术推断和生成分块数据之间的连接，并使用知识索引来存储和检索这些数据。
● 图嵌入与响应推理：利用图神经网络（GNN）结果中的图嵌入，通过用户查询响应推理来增强文本嵌入。
● 生成图查询：使用生成模型（如Cypher生成模型）生成图查询，从而实现更准确的语义聚合和层次化分析
GraphRAG的创新之处在于它能够“连点成线”，即在回答问题时，它能跨越分散的信息片段，通过共享属性将它们串联起来，提供合成的新见解。此外，GraphRAG还优化了全局搜索和局部搜索两个应用场景，结合实体识别、实体关系抽取和社区聚类等算法，尽管存在误差传播的问题，但整体效果优于传统的朴素RAG方法。
4.1. 数据表示与存储
GraphRAG通过图结构的方式表示数据，这种结构由节点（Vertex）和边（Edge）组成，每个节点可以代表一个实体或事件，而边则表示节点之间的关系。这种表示方式使得GraphRAG能够有效地组织和管理复杂的数据关系，并且能够利用知识图谱技术增强搜索信息的深度和上下文。
另一方面，向量数据库则通过向量的形式存储这些数据。向量是由多个数值或特征组成的一维数组，用于表示实体的属性信息。向量数据库擅长处理非结构化数据，如图像和音频等，通过提供k-NN索引等专门索引来提供向量相似性搜索。这种处理能力使得向量数据库在处理大规模高维数据时具有优势。
4.2.检索与生成
在GraphRAG中，向量数据库用于快速检索出与查询相关的图节点或向量。通过Embedding模型服务实现文档的向量编码并写入向量数据库，在需要时使用相似查询来检索相关向量。然后，通过生成模型对这些信息进行整合和生成最终的回答。这种方法结合了图数据库的形态和向量数据库的高维向量处理能力，从而提高了检索的准确性和效率。
4.3. 多模态数据处理
GraphRAG与向量数据库的结合还可以支持多模态数据的处理，即同时处理文本、图像等多种类型的数据。通过将结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索结合起来，能够充分利用两者的优势，实现更全面和精准的搜索结果。例如，在图像生成模型中，多模态信息融合技术可以帮助更好地处理和生成复杂的信息。
GraphRAG与向量数据库的结合不仅在数据表示与存储上提供了高效的解决方案，还在检索与生成以及多模态数据处理上展现了强大的能力，从而为用户提供更智能、更精准的服务。
智能问答系统
GraphRAG与向量数据库的结合在多模态数据上的应用，将GraphRAG技术和向量数据库结合取得了惊人的效果。通过构建结构化的领域知识库，并引入向量数据库加速语义检索，该方案不仅使问题解决时间大幅缩短，还极大地提升了答案的相关性和准确性。
构建知识图谱只是智能问答的第一步，要实现实时、高效的信息检索，还必须引入向量数据库技术。这是 LinkedIn 方案的另一大亮点。
传统的关系型数据库难以应对海量节点间复杂的语义匹配，而向量数据库则是专为相似性搜索而生。LinkedIn 团队利用预训练语言模型，如 BERT、E5 等，将知识图谱中的节点文本映射为高维语义向量，然后将这些向量存入专门优化的向量数据库。
当用户提问时，系统同样将其转化为语义向量，并在数据库中进行高速匹配运算，快速找出与之语义最相似的知识节点。由于语义向量能够充分捕获文本的语义信息，即便问题表述存在差异，也能轻松找到最相关的答案线索。
GraphRAG与向量数据库的结合将进一步拓展其应用范围。未来，这种结合方式有望在更多垂直领域中发挥重要作用。
智能推荐系统：GraphRAG结合向量数据库能够提升特定术语的理解度，从而使得大型语言模型（LLM）能够更准确地把握专业领域的知识，进而应用于智能推荐系统等场景。例如，在社交媒体和推荐系统中，GraphRAG可以通过结构化的图数据和非结构化的文本向量搜索，同时享受两者的优势，提高推荐的准确性和用户体验。
增强检索与生成能力：GraphRAG利用图数据库的结构化特性，将数据组织为节点和关系，以更高效准确地检索相关信息，并为生成响应提供更好的上下文信息。这种方法不仅提高了检索的准确性，还增强了生成任务的效果。
优化与演进方向：未来GraphRAG可能会进一步优化其设计模式，探索如何更好地兼容向量数据库和图数据库，以及如何在实际应用中提升性能和效率。此外，通过构建知识图谱时生成图社区摘要，解决总结性查询的问题，可以生成更高质量的上下文。
广泛应用领域：GraphRAG结合向量数据库的技术方案已经在多个垂直领域取得了显著效果，如欺诈检测、推荐系统等。随着技术的不断进步，预计未来这种结合方式将在更多垂直领域中发挥重要作用。
我们可以看到GraphRAG与向量数据库结合的强大优势。这种技术不仅能够有效地提取和利用图像数据中的关键信息，还能够通过知识图谱的辅助，为用户提供更加精准和高效的搜索结果。随着技术的不断发展和应用，相信GraphRAG及相关技术在未来的数据处理和检索领域将会发挥更大的作用。
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