在构建 AI 问答系统、企业知识助手或智能体 Agent 的过程中，Retrieval-Augmented Generation（RAG） 已成为最常用的架构范式。但随着业务复杂度的上升和对语义理解深度的要求提升，传统 RAG 的边界开始暴露，新的演进方案 —— Graph RAG（图谱 RAG） 正在逐步走向主流。
今天，我们将基于一张图，带你彻底理解这两种架构的原理、优势与适用场景，并提供真实可行的技术组件建议。
📘 一、什么是传统 RAG？检索增强的最小闭环
传统 RAG 架构本质是“检索 + 生成”的组合。它不要求模型记住所有知识，而是借助外部知识库实现语义增强。流程如下：
🔁 传统 RAG 流程详解（对应图上半部分）：
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文档编码（Embedding）
使用嵌入模型（如 DeepSeek Embedding、BGE）将文档转化为向量表示。
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构建向量数据库
利用 FAISS、Milvus 等工具建立索引，方便后续快速匹配。
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用户问题向量化
将用户提问也进行向量化。
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相似度检索
在向量库中查找与问题最接近的文档片段。
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构造 Prompt
将问题与文档拼接为 Prompt，喂入大语言模型。
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由 LLM 生成最终回答
模型基于检索内容生成自然语言输出。
✅ 优势：
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快速部署，架构清晰，适合大多数静态知识问答系统。
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向量库和嵌入模型灵活可替换，生态成熟。
⚠️ 局限：
- 不具备结构化理解能力，无法表达实体之间的逻辑关系。
- 多跳推理能力差，片段可能彼此无关联。
- 可解释性较差，难以追踪生成依据。
🌐 二、Graph RAG：让大模型“看懂”知识结构
Graph RAG 在传统 RAG 的基础上增加了一层结构认知——知识图谱（Knowledge Graph） ，实现从“语义相近”到“语义 + 结构相关”的双重增强。
🧠 Graph RAG 核心流程（对应图下半部分）：
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知识图谱构建（Graph Generator）
使用大语言模型或信息抽取模块，从文档中生成实体与关系（Entity + Relationship）。
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图数据库存储
将图谱结构化存入 Neo4j、TypeDB 等图数据库，支持关系查询。
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问题向量化
与传统方式一致，进行语义编码。
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图谱检索与遍历
不仅做语义匹配，还可以遍历图中实体间的关系路径，获取上下文链条。
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上下文拼接
构建包含“节点+关系+文本”的结构化 Prompt。
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模型生成
将结构化 Prompt 提交给 LLM 生成更加精准、有逻辑的回答。
✅ 优势：
- 更强的知识组织能力与上下文推理能力
- 能处理多跳推理、多实体约束的复杂查询
- 上下文可视化，更具可解释性（如路径展示）
⚠️ 成本与挑战：
- 图谱构建开销大，需依赖高质量抽取或 LLM
- 图数据库部署复杂，性能调优门槛高
- 不适合高频动态文档更新（图谱难以及时维护）
🔍 三、适用场景对比分析
| 场景类型 | 推荐架构 | 原因 |
|---|---|---|
| 产品手册、FAQ | 传统 RAG | 文本结构简单，匹配 Top-N 足够 |
| 法律法规检索 | Graph RAG | 多条款引用 + 条文上下文依赖 |
| 医疗科研文献 | Graph RAG | 病症-治疗-适应症链条复杂 |
| 企业 PLM 数据 | Graph RAG | BOM、工艺路线等天然图结构 |
| 数据快照类文档 | 传统 RAG | 可按关键词查片段，图谱成本过高 |
✅ 总结：不要被流行词迷惑，选择适合你的架构
不是所有项目都要上 Graph RAG。
它适合“知识有结构、关系复杂、回答需推理”的任务。
而传统 RAG 则在轻量场景中依然高效、稳定。选型时请始终回归你的数据结构、业务逻辑和可维护性本身。
