GraphRAG

GraphRAG 把实体、关系、事件或主题组织成图，并利用图的连接结构辅助检索与综合。它适合回答需要跨 文档关系、多跳路径或全局主题的问题。

典型构建过程

1. 从来源中抽取实体、关系和声明。
2. 进行实体消歧、合并和来源绑定。
3. 构建图结构，并可进一步发现社区或主题层级。
4. 为节点、边、社区摘要和原文片段建立检索入口。

查询方式

• 局部查询：从具体实体出发，扩展其邻居、关系和支持文本；
• 全局查询：利用社区或主题摘要综合整个语料中的模式；
• 混合查询：图检索定位关系，原文检索提供精确证据。

何时值得使用

当问题经常涉及“谁与谁有什么关系”“一个变化影响哪些对象”“跨多份文档形成什么主题”时，图结构 可能比孤立 chunk 更有效。

如果实体抽取、消歧和来源质量不足，GraphRAG 会把噪声固化成看似权威的关系。对普通事实问答， 高质量混合检索与重排通常更简单。