Logo

面向 RAG 的未来：深入探索微软 GraphRAG 技术

作者

AI 或许即将成为知识获取的主要途径，但是理解海量非结构化信息对于大家来说依然是一个巨大的挑战，不过最近微软开源了 GraphRAG 的代码 - https://github.com/microsoft/graphrag ，正在试图解决这个问题。

那么，GraphRAG 的运行原理是什么呢？GraphRAG 的核心在于对传统 RAG 的改进。传统 RAG 通过在查询处理中提供相关上下文信息来提升大语言模型（LLM）的表现。而 GraphRAG 则更进一步，结合了 LLM 生成的知识图谱和先进的图机器学习技术。

这一过程虽然复杂，但效果很好。首先，GraphRAG 利用 LLM 处理整个数据集，提取出实体和关系，这些构成了综合性的知识图谱基础。然后，它采用社区检测算法，识别紧密相关的实体集群。系统创建了这些实体和关系的嵌入，实现语义搜索能力。当接收到查询时，GraphRAG 可以执行两种类型的搜索：

  1. 对于广泛的问题，它使用全局搜索，遍历整个图谱，总结主要主题和概念。
  2. 对于具体查询，它采用局部搜索，提取相关子图，并将图结构与原始文本数据结合，为用户提供详细的上下文答案。

GraphRAG 有望改变我们与大型数据集互动的方式，从商业智能到科学研究、从法律发现到医疗分析，其潜在应用领域非常广泛。它能够发现隐藏见解、连接分散信息，并为复杂查询提供更全面、细致的答案。然而，实现广泛应用并非易事。

可扩展性是首要问题。 随着数据集规模增大，图构建和查询计算强度呈指数级增长。目前实现可能难以处理真正庞大的数据集。

此外，系统依赖 LLM 提取实体和关系，这引入了潜在瓶颈。 API 配额与处理能力限制可能会减缓图构建速度与规模。使用如 NetworkX 这样的库进行图操作，对于非常大的图来说也存在性能问题。

但这些挑战也带来了改进机会，比如：

  • 实施分布式图处理框架可显著提升可扩展性。
  • 开发更高效的实体消歧技术将提高知识图谱准确性。
  • 整合外部知识库可以提供额外上下文并填补提取知识空白。
  • 改进 GraphRAG 的时间推理能力、扩展其对多模态数据支持及提升可解释性等方面也有广阔空间。

接下来的章节中，我们将深入探究 GraphRAG 的内部工作机制，探索其主要优势，并展望这项先进技术未来的发展道路。

什么是 GraphRAG？

GraphRAG 是对传统 RAG 的进化。它解决了传统 RAG 系统的关键局限。传统 RAG 依赖向量相似性搜索。GraphRAG 走得更远。它将整个数据集构建成丰富、结构化的知识图谱。

GraphRAG 的核心是其 LLM 生成的知识图谱。

首先，实体和关系提取。大语言模型处理整个数据集。它在自定义提示的指导下提取实体和关系。这些构成了图结构的基础。

接下来是图构建。实体成为节点。关系形成边。像 NetworkX 这样的图库可能会创建这个基础结构。

然后，社区检测算法开始工作。它们识别紧密相关的实体集群。这些社区支持语义分组和更高层次的主题识别。

接下来是图嵌入。实体（可能还有关系）嵌入到向量空间中。这使得超越简单关键词匹配的语义搜索成为可能。

最后，层次聚类组织数据。它使用知识图谱作为基础，在各种抽象层次上创建语义集群。

有了这个强大的结构，GraphRAG 在两种类型的查询中表现出色：

全局搜索处理广泛问题。“该数据中的主题是什么？” 它遍历整个图结构。它分析社区集群及其关系。出现了总体概念和模式。Map-Reduce 风格的算法可能推动这一过程。“Map”步骤查询每个社区集群。“Reduce”步骤综合出连贯的响应。

局部搜索处理关于实体或概念的具体查询。这是一个多步骤的过程：

  1. 确定相关实体。
  2. 提取围绕它们的子图。
  3. 将图结构与原始文本数据结合。
  4. 在这个丰富的上下文中应用向量相似性搜索。
  5. 使用 LLM 生成响应，参考图和文本。

GraphRAG 在在连接分散信息方面表现出色，它总结了整个数据集中的概念，并探索实体之间的关系，即使这些关系在任何单一文档中都没有明确指出。

GraphRAG 的主要优点和应用案例

GraphRAG 是一个变革者。它独特的功能为知识发现和分析提供了重大优势。让我们来探讨一下。

连接分散的信息

GraphRAG 在“连接点”方面表现出色。它链接分散在多个文档或数据集部分的信息。微软在 VIINA 数据集上的测试证明了这一点。该数据集包含 2023 年 6 月的数千篇俄罗斯和乌克兰新闻文章。

考虑这个复杂的查询：“俄罗斯做了什么？” GraphRAG 应对这一挑战。它从数据集中多个来源汇总出一个全面的答案。系统详细描述了与“俄罗斯”相关的各种行动和事件。这些包括其在冲突中的参与、政治声明和领土要求。这种综合远远超越了简单的关键词搜索或标准 RAG 系统。

它是如何实现的呢？图结构是关键。它允许 GraphRAG 遍历实体之间的关系。它遵循从文本中不立即明显的连接。这导致了传统分析方法可能错过的发现。

总结主题和概念

GraphRAG 在另一个关键领域表现出色：高层次摘要。它识别整个数据集中的关键主题。这种“全数据集推理”是无价的。它有助于理解大型文档集合的整体内容和重点。

请 GraphRAG 识别数据集中的主要主题。看它如何发挥作用。它利用其知识图谱结构，特别是社区集群。结果呢？一个连贯且相关的摘要。与基线 RAG 系统不同，GraphRAG 不只是返回提到“主题”的文本段落。它分析概念的普遍性和相互关系。它识别出真正重要的话题。

这种能力具有广泛的应用。在商业智能中，公司可以发现新兴趋势。科学研究人员可以追踪思想的演变。记者可以在文件泄露中发现隐藏的联系。政府机构可以为决策过程提供信息。

提高性能指标

GraphRAG 优于传统 RAG 系统。初步基准测试显示关键指标的一致改进：

  1. 全面性： 响应覆盖更多内容。
  2. 人类赋权： 更好地支持索赔的证据。
  3. 多样性： 包含不同的观点以获得细致入微的理解。
  4. 事实准确性和连贯性： 保持对源数据的忠实。

这些改进非常重要。它们转化为更可信、更有用的实际应用系统。用户对信息的完整性和准确性有信心。他们对复杂主题有更细致的理解。

潜在应用场景

GraphRAG 的潜力跨越多个领域，下面是一些可能的应用领域：

  1. 公司知识管理： 大型组织可以理解庞大的文档存储库。他们可以识别组织知识，跟踪项目历史，并找到相关信息。
  2. 法律发现： 律师事务所可以在案件文件中发现重要的联系。他们可能会发现手动审查会错过的关系。
  3. 医疗研究： 医学研究人员可以识别患者记录和临床试验中的模式。他们可以发现潜在的治疗相关性和进一步研究的领域。
  4. 情报分析： 政府机构可以识别新兴威胁。他们可以跟踪感兴趣实体之间的关系，并综合分散的信息。
  5. 教育内容分析： 机构可以创建更有效的学习资源。他们可以追踪教科书和学术论文中思想的进展。
  6. 财务分析： 投资公司可以发现趋势并评估风险。他们可以发现隐藏在财务报告和市场数据中的潜在投资机会。
  7. 产品开发： 公司可以指导创新努力。他们可以从客户反馈和市场研究中识别改进机会。

工程化 GraphRAG

GraphRAG 展示了巨大的前景。然而，挑战依然存在。随着我们向更广泛的采用和工程化迈进，多个领域需要关注。

可扩展性：关键问题

处理大型数据集并不容易。GraphRAG 直接面对了这一挑战。让我们来拆解一下：

  1. 图构建： 计算密集型。使用 LLM 进行实体和关系提取需要大量资源。批处理有帮助，但 API 配额和处理能力仍然限制了可扩展性。
  2. 存储： Azure Blob Storage 和 Cosmos DB 构成了坚实的基础。但数据集在增长。仔细管理这些资源变得至关重要。必须保持性能。成本必须得到控制。
  3. 图处理： NetworkX 目前表现良好。但对于非常大的图呢？我们可能需要更多。分布式框架如 Apache Giraph 或 GraphX 可能是答案。它们可以提高构建和查询的可扩展性。
  4. 嵌入生成： 这也是一个计算难题。为实体和文本单元创建和更新嵌入并非易事。对于非常大的数据集，优化变得关键。
  5. 社区检测： 随着图的扩展，我们的挑战也在增加。当前算法可能不够。我们需要更具可扩展性的替代方案来保持高性能。

如何在生产上实际应用

在生产中部署 GraphRAG 需要考虑这些方法：

  1. 增量更新： 只处理新的或更改的数据。它很高效。保持知识图谱的最新。
  2. 异步处理： 使用基于队列的系统。处理大规模更新和查询而不阻塞其他操作。
  3. 缓存和物化视图： 提高查询性能。关注常见问题和流行实体。
  4. 分片： 将非常大的图分布在多台机器上。提高存储容量和查询性能。
  5. 流式更新： 持续集成新数据。实时保持知识库的最新。
  6. API 管理： 控制成本。确保一致的性能。实施排队、速率限制和优化的提示。

目前的局限性：改进空间

GraphRAG 是一个飞跃。但它并不完美。以下是我们可以改进的地方：

  1. 实体消歧： 这是一个大问题。目前，GraphRAG 在这方面表现不佳。同一实体的不同提及可能成为单独的节点。模糊引用可能无法正确解决。我们需要一个强大的消歧模块。它可以利用 SciSpaCy 的技术、自定义算法或外部知识库。
  2. 外部知识集成： GraphRAG 从给定数据集中很好地得出见解。但它可以做得更多。与 Wikidata、DBpedia 或特定领域本体的集成可以填补知识空白。
  3. 可解释性： GraphRAG 提供了一些来源。但复杂的查询需要更多。我们应该改进它解释其结论的方式，特别是对于多跳知识图谱查询。
  4. 时间推理： 增强 GraphRAG 的时间理解能力。它可以更有效地跟踪事件或思想的演变。
  5. 多模态支持： 文本只是一个开始。想象一下 GraphRAG 处理图像、视频和结构化数据。它的适用性将显著扩大。
  6. 微调能力： 让用户自定义。允许他们根据特定领域定制图构建和查询处理。
  7. 不确定性处理： 实施方法来表示和推理不确定性。用户会更好地理解系统对其输出的信心。

前进的道路很明确。GraphRAG 有潜力。有了这些改进，它可能会彻底改变我们与复杂数据集的互动方式。

结论

GraphRAG 是一个变革者。它在从非结构化数据中提取见解方面取得了进步。微软将大语言模型与知识图谱融合，创造了一些很性感的东西。这一系统揭示了隐藏的联系。它总结了复杂的主题。它以前所未有的深度和细致回答复杂的查询。

应用广泛且多样。从董事会议室到研究实验室，从新闻编辑室到政策智囊团，GraphRAG 的潜力无穷无尽。它为复杂查询提供全面、多样且有力支持的响应。各领域的知识工作者现在有了一个强大的新盟友。

但前方的道路并非没有坎坷。随着 GraphRAG 向更广泛的采用迈进，挑战仍然存在。可扩展性是一个问题。需要强大的实体消歧。与外部知识源的整合既是挑战也是机遇。这些是未来研究和开发的前沿。

当然，前景是不可否认的。GraphRAG 及其同类产品可能会彻底改变我们与非结构化数据的互动。想象一个整体、上下文感知的 AI 助手。它们可以增强跨越知识密集型任务光谱的人类智能。这项技术为其他产品提供了很多的可能性。

分享内容