什麼是 圖檢索增強（Graph RAG）？

圖檢索增強（Graph RAG）利用知識圖譜結構化信息，提升檢索效率和答案準確性，優於傳統向量檢索。

核心概念

圖檢索增強（Graph RAG）的核心概念是將知識表示為圖形結構，並利用圖形結構來輔助檢索過程。傳統的檢索增強生成（RAG）方法通常依賴於向量相似度檢索，將用戶查詢嵌入到向量空間中，然後檢索與查詢向量最相似的文檔片段。然而，這種方法忽略了文檔片段之間的關係，可能導致檢索結果缺乏上下文或不夠準確。Graph RAG 通過將知識表示為知識圖譜，可以顯式地表示實體之間的關係，從而更好地理解用戶查詢的意圖，並檢索到更相關的文檔片段。

知識圖譜是由節點和邊組成的圖形結構，其中節點表示實體（例如，人、地點、事物），邊表示實體之間的關係（例如，居住於、屬於、是）。Graph RAG 利用知識圖譜來擴展用戶查詢，例如，如果用戶查詢“台北101”，Graph RAG 可以通過知識圖譜找到與台北101相關的實體，例如“台灣”、“地標”、“觀光景點”等，然後將這些相關實體添加到查詢中，從而擴大檢索範圍。

運作原理

Graph RAG 的運作原理可以分為以下幾個步驟：

1. 知識圖譜構建： 首先，需要構建一個知識圖譜，將相關的知識表示為圖形結構。知識圖譜可以從各種來源構建，例如，從結構化數據庫、非結構化文本、或現有的知識圖譜中提取信息。構建知識圖譜的關鍵是定義實體和關係，並將它們連接起來。
2. 查詢擴展： 當用戶提出查詢時，Graph RAG 首先識別查詢中的實體，然後利用知識圖譜找到與這些實體相關的其他實體。例如，如果用戶查詢“蘋果公司的創始人”，Graph RAG 可以識別“蘋果公司”這個實體，然後利用知識圖譜找到與“蘋果公司”相關的實體，例如“史蒂夫·喬布斯”、“史蒂夫·沃茲尼亞克”等。然後，Graph RAG 將這些相關實體添加到查詢中，從而擴大查詢範圍。
3. 文檔檢索： 擴展後的查詢被用於檢索相關的文檔片段。可以使用各種檢索方法，例如，基於關鍵字的檢索、基於向量相似度的檢索等。Graph RAG 可以結合多種檢索方法，以提高檢索效果。
4. 答案生成： 檢索到的文檔片段被用於生成答案。可以使用各種生成模型，例如，基於 Transformer 的模型。Graph RAG 可以利用知識圖譜的信息來指導答案生成過程，例如，確保答案的準確性和一致性。

實際應用

Graph RAG 在許多領域都有廣泛的應用，例如：

• 問答系統： Graph RAG 可以用於構建更智能的問答系統，能夠回答更複雜的問題，並提供更準確和上下文相關的答案。例如，Graph RAG 可以用於回答關於歷史事件、科學知識、或產品信息的複雜問題。
• 信息檢索： Graph RAG 可以用於改進信息檢索的效率和準確性。例如，Graph RAG 可以用於檢索與特定主題相關的文檔、新聞文章、或研究論文。
• 推薦系統： Graph RAG 可以用於構建更個性化的推薦系統。例如，Graph RAG 可以利用知識圖譜來理解用戶的興趣和偏好，並推薦用戶可能感興趣的產品、電影、或音樂。
• 智慧醫療： Graph RAG 可以應用於醫療領域，例如輔助診斷、藥物發現和個性化治療。通過整合醫學知識圖譜，Graph RAG 可以幫助醫生更好地理解患者的病情，並提供更有效的治療方案。
• 金融分析： Graph RAG 可以應用於金融領域，例如風險評估、欺詐檢測和投資決策。通過分析金融知識圖譜，Graph RAG 可以幫助金融機構更好地理解市場趨勢，並做出更明智的決策。

常見誤區

• 誤區一：Graph RAG 只是簡單地將知識圖譜添加到 RAG 流程中。 實際上，Graph RAG 需要對知識圖譜進行有效的利用，例如，通過查詢擴展、關係推理等方法，才能充分發揮知識圖譜的作用。簡單地將知識圖譜添加到 RAG 流程中，可能無法顯著提高檢索效果。
• 誤區二：Graph RAG 的構建非常複雜。 雖然構建一個完整的知識圖譜可能需要大量的時間和精力，但是可以使用現有的知識圖譜或自動化的知識提取方法來簡化構建過程。此外，也可以根據具體應用場景，構建一個小規模的知識圖譜，以滿足特定的需求。
• 誤區三：Graph RAG 適用於所有類型的問題。 Graph RAG 更適合於需要利用知識圖譜中的關係信息才能解決的問題。對於一些簡單的問題，例如，只需要查找特定關鍵字的文檔，傳統的 RAG 方法可能就足夠了。因此，需要根據具體問題的特點，選擇合適的檢索方法。
• 誤區四：Graph RAG 不需要向量檢索。 實際上，Graph RAG 通常會結合向量檢索。知識圖譜用於擴展查詢，而向量檢索用於在擴展後的查詢中找到相關的文檔片段。兩者結合可以提高檢索的準確性和召回率。
• 誤區五：Graph RAG 的效果一定優於傳統 RAG。 Graph RAG 的效果取決於知識圖譜的質量和查詢擴展策略。如果知識圖譜不完整或不準確，或者查詢擴展策略不合理，Graph RAG 的效果可能不如傳統 RAG。因此，需要仔細設計知識圖譜和查詢擴展策略，才能確保 Graph RAG 的效果。

總之，Graph RAG 是一種強大的檢索增強技術，可以利用知識圖譜的結構化信息來提高檢索效率和答案準確性。然而，需要仔細設計知識圖譜和查詢擴展策略，才能充分發揮 Graph RAG 的優勢。

常見問題