传统RAG问答范式

• RAG（Retrieval Argumented Generation）这种基于特定任务/问题的文档检索范式中，我们通常先收集必要的上下文，然后利用具有认知能力的模型进行上下文学习（in-context learning），来合成任务的答案。

RAG问答范式的局限性

• 比如一个查询：“告诉我所有关于苹果和乔布斯的事”，基于乔布斯自传这本书进行问答，而这个问题涉及到的上下文分布在自传这本书的 30 个页面（分块）的时候，传统的“分割数据，Embedding 再向量搜索”方法在多个文档块里用 TOP-K 去搜索的方法很难得到这种分散，细粒的完整信息。而且，这种方法还很容易遗漏互相关联的文档块，从而导致信息检索不完整。
• 比如“保温大棚”与“保温杯”，尽管在语义上两者是存在相关性的，但在大多数场景下，这种通用语义（Embedding）下的相关性常常是我们不希望产生的，进而作为错误的上下文而引入“幻觉”。

Graph RAG的提出

• 知识图谱可以减少基于嵌入的语义搜索所导致的不准确性

Graph RAG的实现步骤

一个简单的Graph RAG的实现步骤如下：

1. 使用 LLM（或其他）模型从问题中提取关键实体
2. 根据这些实体检索子图，深入到一定的深度
3. 根据获得的子图（上下文），利用 LLM 产生答案