微軟重磅推出《GraphRAG實(shí)踐應(yīng)用白皮書(shū)》

在全球數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，大語(yǔ)言模型憑借其卓越的自然語(yǔ)言處理能力，引領(lǐng)著自然語(yǔ)言理解與生成的新紀(jì)元。但與此同時(shí)，數(shù)據(jù)隨之呈爆炸式增長(zhǎng)，也為企業(yè)帶來(lái)了空前的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。如何在海量數(shù)據(jù)中高效地挖掘、組織和應(yīng)用知識(shí)，則成為企業(yè)提升決策效率、增強(qiáng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新力、在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)的關(guān)鍵所在。其中，知識(shí)圖譜作為一項(xiàng)強(qiáng)大的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以其清晰呈現(xiàn)復(fù)雜知識(shí)關(guān)系的優(yōu)勢(shì)，為企業(yè)的數(shù)據(jù)處理和智能應(yīng)用提供了有力支撐。

在此背景下，微軟專為開(kāi)發(fā)者重磅推出《GraphRAG 實(shí)踐應(yīng)用白皮書(shū)》，涵蓋知識(shí)圖譜的核心內(nèi)容，從知識(shí)圖譜的基礎(chǔ)概念，包括其概述、表示、存儲(chǔ)、查詢與抽取方法，到 GraphRAG 的整體架構(gòu)、實(shí)踐挑戰(zhàn)、圖形化展示，以及結(jié)合 Agentic RAG 所面臨的難題與應(yīng)對(duì)方案，還深入分析了 GraphRAG 在不同應(yīng)用場(chǎng)景下的最佳實(shí)踐案例，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展方向做出展望，旨在幫助開(kāi)發(fā)者和企業(yè)全面深入地了解 GraphRAG 技術(shù)，為其在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用提供清晰的指導(dǎo)，從而提升決策效率和業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中搶占先機(jī)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與升級(jí)。

01知識(shí)圖譜基礎(chǔ)夯實(shí)

白皮書(shū)從知識(shí)圖譜的起源講起，追溯其發(fā)展脈絡(luò)，讓讀者深入了解這一技術(shù)的根基與演變過(guò)程。在此基礎(chǔ)上，深入探討屬性圖、RDF圖模型和OWL本體語(yǔ)言等表示方法，為構(gòu)建知識(shí)圖譜夯實(shí)基礎(chǔ)。分析圖數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)，助力高效存儲(chǔ)海量知識(shí)數(shù)據(jù)。詳述知識(shí)抽取全過(guò)程，涵蓋實(shí)體、關(guān)系和屬性抽取及知識(shí)融合加工，明晰構(gòu)建知識(shí)圖譜路徑，精準(zhǔn)提取數(shù)據(jù)價(jià)值。

02GraphRAG 全景呈現(xiàn)

白皮書(shū)清晰闡述 GraphRAG 的基本概念，揭示其在 RAG 框架中的獨(dú)特地位與作用。對(duì)比傳統(tǒng) RAG，突出 GraphRAG 處理復(fù)雜信息優(yōu)勢(shì)，如精準(zhǔn)實(shí)體關(guān)系查詢、全面全局信息總結(jié)。詳盡介紹數(shù)據(jù)處理流程，從文本單元切分到圖聚類和社區(qū)摘要生成，清晰呈現(xiàn)每一步。深入解析 Local Search、Global Search 和 Drift Search 查詢接口，助力企業(yè)高效檢索知識(shí)圖譜，滿足多元業(yè)務(wù)需求。

03實(shí)踐挑戰(zhàn)攻克

直面 GraphRAG 應(yīng)用中的成本和速度難題，提供解決方案，如合理預(yù)估 token 消耗、優(yōu)化調(diào)用流程，降低運(yùn)營(yíng)成本，提升響應(yīng)速度。創(chuàng)新評(píng)價(jià)指標(biāo)，精準(zhǔn)衡量 GraphRAG 效果，持續(xù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。探討技術(shù)融合，實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜增量更新，拓展應(yīng)用場(chǎng)景，靈活融入企業(yè)技術(shù)體系，發(fā)揮更大價(jià)值。

04圖形化展示升級(jí)與融合創(chuàng)新

強(qiáng)調(diào)圖形化展示重要性，助力快速洞察業(yè)務(wù)本質(zhì)。介紹 yFiles Graphs for Jupyter、plotly、react-force-graph 等工具，提供使用示例和代碼參考，輕松實(shí)現(xiàn)知識(shí)圖譜可視化。剖析 Baseline RAG 局限，提出優(yōu)化方法，如歸納法提升數(shù)據(jù)質(zhì)量、問(wèn)題分析與反思。全面介紹 agentic RAG 處理流程和功能模塊，闡釋與 Baseline RAG 融合，打造智能高效業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

《GraphRAG 實(shí)踐應(yīng)用白皮書(shū)》是微軟面向開(kāi)發(fā)者精心打造的技術(shù)指南，希望助力企業(yè)在知識(shí)圖譜與大語(yǔ)言模型融合領(lǐng)域前行之路。趕快掃碼或點(diǎn)擊閱讀原文下載白皮書(shū)，深入學(xué)習(xí) GraphRAG 技術(shù)，將其應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，用前沿技術(shù)賦能企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值！

白皮書(shū)原文作者：胡強(qiáng)輝

微軟 AI 全球黑帶高級(jí)技術(shù)專家

多年從事金融、保險(xiǎn)及零售等行業(yè)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和研發(fā)工作。目前致力于GenAI的前言技術(shù)研究和解決方案落地。