GraphRAG：让 RAG 更聪明的一种新玩法

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背景

最近在搞 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）的朋友可能会发现一个问题：
明明我把文档分块建了索引，检索也能找到相关段落，可一旦问题需要跨多个文档、或者涉及事件关系时，模型就容易答不全，甚至胡说八道。

这就是传统 RAG 的局限性。它擅长找“相关段落”，但不擅长理解“关系”。

于是，社区里开始冒出来一个新思路：GraphRAG。

传统 RAG 的小尴尬

RAG 的思路很直白：

  1. 文档分块 → 存进向量库；
  2. 用户提问 → 找几个最相似的块；
  3. 把块塞进大模型 → 输出答案。

这种方法解决了“模型不知道”的问题，但也带来了几个痛点：

  • 碎片化：每个 chunk 就像孤岛，之间没什么联系；
  • 跨文档推理难：如果答案需要结合多个文件，RAG 就懵了；
  • 检索精度不足：相似度高 ≠ 真正相关，模型常常被“干扰项”误导。

有没有办法让检索变得更像“人类理解”？这就是 GraphRAG 想解决的。

GraphRAG 到底是啥？

一句话：GraphRAG = 知识图谱 + RAG。

它的核心思路是：

  • 不仅把文档切块，还要抽取里面的 实体、事件、关系，把它们画成图；
  • 检索的时候，不只是比向量，还能顺着图谱去找“路径”，理解上下文的逻辑关系；
  • 最后再把这些带关系的内容丢给大模型，让它生成答案。

这样，模型看到的不再是“零散段落”，而是“有逻辑关系的知识网络”。

GraphRAG 怎么工作？

一个典型的 GraphRAG 系统，大概是这样的：

  1. 文档处理：先切块，再用 NLP 技术抽取实体（人、组织、地点、时间）和事件。
  2. 建图：节点 = 实体/事件，边 = 它们之间的关系，比如“发生在”、“属于”、“因果”。
  3. 图谱检索：当你提问时，系统会在图谱里走一遍，找到最相关的节点和路径。
  4. 答案生成：把相关文档 + 图谱关系送进 LLM，得到答案，还能顺带输出一条推理链。

相比传统 RAG，这种方式更像“知识导航”，而不是“碎片堆砌”。

有什么用？

GraphRAG 特别适合那些“知识关系复杂”的场景，比如：

  • 企业知识库：部门流程、历史事件、政策条款之间有大量关联；
  • 科研文献：作者、实验、结果往往互相关联，需要推理链路；
  • 法律法规：条款之间层层引用，光靠相似度检索很容易漏掉关键点；
  • 多模态数据：未来还能把图片/视频里的事件抽出来，统一到知识图谱里。

一句话：只要场景涉及“跨文档、多关系推理”，GraphRAG 都有优势。

挑战在哪里？

当然，GraphRAG 也不是银弹：

  • 图谱构建成本高：关系抽取、事件识别要靠 NLP 技术，效果不好直接拖后腿；
  • 规模与性能问题：图谱越大，检索越复杂；
  • 缺乏标准化：目前还没有特别统一的工具链。

所以现在的 GraphRAG 还在早期阶段，更多是探索性研究。

🚀 GraphRAG 实战：从零到跑通

下面我们用来快速体验 GraphRAG 的基本流程。

环境准备

# 创建虚拟环境
conda create -n graphrag python=3.12 -y #创建虚拟环境 
conda activate graphrag #激活虚拟环境
# 安装graphrag
pip install graphrag -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

安装jupyter

通过jupyter，我们编写写代码查看生成的索引信息

安装

# 创建jupyterlab,编码使用
conda install jupyterlab -y # 安装jupyterlab
conda install ipykernel -y # 安装jupyter内核
python -m ipykernel install --user --name graphrag --display-name "Python (graphrag)" # 设置内核名字为graphrag

设置密码

jupyter server password

运行

如果是使用linux的root账号运行，需要添加命令--allow-root

jupyter lab --allow-root --no-browser --ip 0.0.0.0

--allow-root:允许root下运行，没有这个会有警告

--no-browser :不打开浏览器

--ip：设置ip，所有所有网络地址都能访问

初始化

  • 创建目录

    mkdir -p ./openl/input

  • 初始化项目

    graphrag init --root ./openl
2025-09-02 23:31:32.0805 - INFO - graphrag.cli.initialize - Initializing project at D:\pythonws\graphrag\openl

    image-20250905141743553

  • 准备知识文件

    在 2023 年的深圳，一家名为「星河机器人」的初创公司与华为签署了合作协议，计划联合研发下一代类人机器人。
这项合作由星河机器人的创始人李明推动，他此前曾在麻省理工学院学习人工智能。
协议中提到，华为将提供 5G 通讯技术与昇腾芯片，而星河机器人则负责机器人的操作系统与感知算法。
与此同时，在北京，中科院自动化研究所也在进行类似的研究，其负责人王芳曾多次公开表示，中国在未来十年内有望在机器人与脑机接口的结合上取得突破。
值得注意的是，王芳与李明在 2021 年上海的「全球人工智能大会」上曾经同台演讲，探讨过 AI 与神经科学的交叉应用。
如果这两条研发路线最终能够汇合，可能会加速人形机器人在医疗康复与工业制造中的落地。

    修改配置文件

    setting.yaml是项目的配置文件，修改添加我们自己的模型与设置切割大小。我们这边使用本地搭建的ollama大模型。

  • 设置模型

    使用qwen3:30B与bge-m3,下图为添加模型的api地址与对应的模型名。

    image-20250905164445157

  • 设置分块大小

    设置分块的大小，影响到我们索引创建的粒度。由于我们文档内容少，我们可以设置小些。

chunks:
  size: 50
  overlap: 10

size：分块的大小，如果文件比较少可以是50；

overlap：重叠的token大小，，如果文件比较少可以是10；

  • 设置分词的模型encoding_model，如果不设置会议异常
KeyError: 'Could not automatically map qwen3:30b to a tokeniser. Please use `tiktoken.get_encoding` to explicitly get the tokeniser you expect.'

把两个地方encoding_model: cl100k_base，前面的#去掉

建立索引

​ graphrag默认使用Parquet作为索引的存储，Parquet 采用列式存储，数据按列组织，结合高级压缩算法（如Snappy、Gzip），显著减少存储空间，提升查询性能。

  • 创建索引

    graphrag index --root ./openl

  • 查看索引信息

    下面主要在jupyterlab中进行查看，注意这边是在linux中查看的，所以目录分隔符是/

  • 查看文件信息

    import pandas as pd

document_df = pd.read_parquet(r'./openl/output/documents.parquet')
document_df

    image-20250903224349254

  • 查看分割的文件信息

    text_unit_df = pd.read_parquet(r'./openl/output/text_units.parquet')
text_unit_df

    image-20250903224449627

  • 查看实体的信息

    entities_df = pd.read_parquet(r'./openl/output/entities.parquet')
entities_df

    image-20250903224533863

  • 查看关系的信息

    relationships_df = pd.read_parquet(r'./openl/output/relationships.parquet')
relationships_df

    image-20250903224546092

  • 查看社区的信息

    communities_df = pd.read_parquet(r'./openl/output/communities.parquet')
communities_df

    image-20250903224802265

  • 查看社区报告的信息

    community_reports_df = pd.read_parquet(r'./openl/output/community_reports.parquet')
community_reports_df

    image-20250903224812336

查询

由于默认的prompt都是使用英文，要让回答使用中文，那么咱们就要在问题前加上请使用中文答复。

本地查询

本地查询专注于从知识图谱的特定子集检索信息，适合处理针对具体实体或上下文的详细问题。

graphrag query --root ./openl --method local --query "请使用中文答复星河机器人和华为合作的具体内容是什么？"

image-20250905164310672

全局查询

全局查询针对整个数据集，适合需要综合分析或概括性答案的问题，如主题总结或数据集整体趋势。

graphrag query --root ./openl --method global --query "请使用中文答复哪些机构在研发类人机器人？"

image-20250905165228831

🔑小结

通过上面的 Demo，你已经跑通了一个最小 GraphRAG 案例：

下一步可以尝试：

  • 自动化实体关系抽取（NER + 关系抽取模型）；
  • 将图谱检索与向量检索结合；
  • 在更大规模的数据集上部署。

如果说传统 RAG 是“记忆碎片拼凑”，那 GraphRAG 更像是“知识网络导航”。 在知识密集型的应用里，它确实让模型变得更聪明了一点。

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