微軟-2025年GraphRAG實踐應用白皮書

以后開始在學術界和業(yè)界普及。下圖是Goolge搜索中反欺詐等領域。另外，通過知識圖譜能夠將Web上的信息、數(shù)據(jù)以及鏈接關系聚集為知識，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,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)處理需求的復雜性提升，數(shù)據(jù)庫技術也在不斷發(fā)展和演進。傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫求的崛起，關系型數(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、屬性和實例的復雜關系。OWL是知識抽?。╥nformationextraction）是構建知識圖譜的第一步，為了從異構數(shù)據(jù)源?實體抽取（entityextraction）: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？”面總結回答，如果對應的知識圖譜巨大的，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，我們使用假設文檔嵌入查詢進行嵌入，將查詢與所有社區(qū)報告進行匹配，選出前K個最相關的結果，然后利用這些結果嘗試回答查詢。詢偏離了索引的設定角色，DRIFT仍能夠在知識圖譜中導航至具體且相關的信息。這種后續(xù)查詢最后輸出是一個按與原始查詢相關性排序的問題和答案層級結構。該層級結構可以根據(jù)特定用戶需求進行自定DRIFTSearch動態(tài)結合全局洞察與局部優(yōu)化，隨后轉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量，也需要構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中對應的默認的圖形數(shù)據(jù)主要記錄在.parquet文件中?？梢暬筒僮鲌D形結構的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，它負責決定顯示圖表的parque文件對應的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論，提出可能的假設或理論，然后通過進一步的實驗和觀察進GraphRAG基本遵循這三個步驟實現(xiàn)對信息的處在Agent類應用中，記憶可以記住事實和偏好，如問題答案、工具調用結果、格式偏好、語言偏好、表達偏好、圖表繪制偏好、任務下工具選擇偏好等，從而讓Agent應用提升回2.2.5ReAct：具備反應能協(xié)調它們之間的交互。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建塊。例如，由于兩者分開。這種設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識圖譜任然沒有達到自己的預期，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存的。但是知識圖譜進一步變大變復雜，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