GraphRAG是什么？
GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了知识图谱（Knowledge Graph）与检索增强生成（RAG）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）在复杂问答、知识推理等任务中的准确性和可解释性。
优势和挑战
传统RAG的局限
- 碎片化检索：传统RAG（如基于向量相似度检索）可能返回孤立、片段化的文本，难以捕捉实体间的深层关系。
- 缺乏全局上下文：无法整合跨文档的复杂关联（如“某公司的CEO的配偶创办的基金会”这类多跳问题）。
GraphRAG优势
- 多跳推理：直接通过图路径回答复杂关联问题。
- 可解释性：答案可追溯至图谱中的具体节点和边。
- 动态更新：新增知识时只需更新图谱，无需重新训练模型。
GraphRAG挑战
- 图谱质量：错误的三元组会导致级联误差。
- 稀疏场景：冷门实体的关系可能缺失。
- 计算成本：大规模图查询的实时性优化。
核心思想
- 知识图谱作为记忆库：将结构化知识（实体、关系、属性）存储在图数据库中（如Neo4j），而非非结构化文本。
- 图感知检索：通过图查询（如Cypher、SPARQL）或图神经网络（GNN）显式挖掘实体间的多跳路径，提供逻辑连贯的上下文。
- 生成增强：LLM基于图谱检索到的子图（包含实体、关系、文本描述）生成答案，兼具事实性与推理能力。
工作流程示例
问题：“爱因斯坦获得诺贝尔奖的研究领域与哪些技术发明有关联？”
1、图谱构建：从文献中提取实体（爱因斯坦、诺贝尔奖、光电效应、激光技术）及关系（爱因斯坦-研究->光电效应、光电效应-应用->激光技术）。
2、图检索：定位“爱因斯坦→诺贝尔奖→光电效应→激光技术”的路径。
3、生成答案：LLM结合子图和原始文本描述，生成：“爱因斯坦因光电效应获诺贝尔奖，该理论后来成为激光技术的基础。”
技术实现
- 图谱构建：用NLP工具（如spaCy、UIMA）抽取实体关系，或结合LLM自动构建（如通过GPT-4生成三元组）。
- 检索策略：混合图检索（路径查找）与向量检索（文本语义匹配）。
- 生成模型：微调LLM以理解图谱输入（如将子图序列化为文本或特殊标记）。
FAQ
底层数据频繁更新适合使用GraphRAG吗？
底层数据频繁更新时，GraphRAG 可以用，但必须把“图模式”做成：
- 只保留缓慢变化的骨架（实体、长期关系）；
- 把高频波动的字段（价格、库存、状态、点击数）迁出图，做成外部时间序列表/KV 存储；
- 查询时图查骨架 + 外表补数值，两者一起送进 LLM。
否则，每一次高频更新都会触发:
- 图数据库的锁/事务风暴 → 写入吞吐掉一个量级；
- 子图版本爆炸 → 历史快照把磁盘吃光；
- 向量/文本索引频繁重建 → CPU 被拖死；
- LLM 上下文里混入过期值 → 答案前后矛盾。
把“变”与“不变”拆开
| 数据特征 | 举例 | 在图里？ | 存储形态 | 更新频率 |
|---|---|---|---|---|
| 静态骨架 | 公司、产品、人、品牌、地理、法规条款 | ✅ 主图（冷图） | 图数据库（Neo4j/TigerGraph） | 天/周级 |
| 准静态关系 | 股权结构、隶属、上下游、合作、位于、属于 | ✅ 主图 | 同上 | 天/周级 |
| 快速属性 | 股价、库存、PV、UV、评分、物流状态 | ❌ 迁出 | KV/RDB/时序库（Redis、Postgres、Influx） | 秒/分钟级 |
| 临时事件 | 订单、支付、传感器读数、日志 | ❌ 迁出 | 事件流（Kafka）+ 物化视图 | 毫秒级 |
查询链路：图给上下文，外表给实时值
===>用户问题：
“X 公司当前股价是多少？它的最大股东 Y 上周减持后，还持有多少比例？”
===>检索&召回步骤：
1、图查询（只读，毫秒级）
MATCH (c:Company{name:'X'})<-[h:HOLD]-(y:Shareholder{name:'Y'})
RETURN h.ratio as last_ratio, h.lastUpdate as ratio_ts
→ 拿到“最近一次记录的持股比例 12 %，上周三更新”。
2、外部 KV 查（Redis）
GET x_stock_price → 18.42 USD
3、Prompt 拼装
已知：
- X 公司实时股价 18.42 USD（来源：交易所，更新时间 14:30:05）。
- 根据知识图谱，Y 最近一次披露的持股比例为 12%，披露日 2025-09-17。
请回答用户问题……
4、LLM 生成答案
关键点
- 图只承担“关系定位”和“缓慢属性”，不背实时值的锅；
- 实时值在最后一秒才捞，保证新鲜；
- 若监管要求“必须用最新披露比例”，则把“披露事件”也当事件流，图里存“指针”，外表存“最新值”，查询时二次确认。
什么时候不该用GraphRAG？
- 业务全是单点属性查询（如“当前汇率”“此刻温度”），无多跳关系 → 直接 KV+RAG 足够；
- 更新频率高到毫秒级，且每次更新都要立即体现在答案（如高频交易策略定价）→ 图骨架也来不及，LLM 直接调实时 API；
- 图谱规模 <10 万节点，关系简单 → 传统 RAG+向量召回更轻。
GraphRAG 不怕“数据变”，就怕“把变得太快的数据塞进图”。
把图当“稳定骨架”，把快变数据当“外挂血条”，就能在频繁更新的场景里既享受图谱的多跳推理，又不被实时写入拖垮。
