GraphRAG

GraphRAG: 利用知识图谱增强 LLM

GraphRAG 是微软研究院的一个开源项目，旨在利用知识图谱内存结构增强大型语言模型 (LLM) 的输出。它是一个模块化的数据管道和转换套件，利用 LLM 的强大功能从非结构化文本中提取有意义的结构化数据。

什么是 GraphRAG？

GraphRAG（基于图的检索增强生成）是一个利用知识图谱来提高 LLM 推理能力的系统。通过将信息结构化为图格式，GraphRAG 使 LLM 能够更高效地访问和处理数据，从而产生更好、更准确的输出。

GraphRAG 如何工作？

GraphRAG 的工作方式如下：

1. 提取数据： 它使用 LLM 从非结构化文本中提取数据。
2. 结构化数据： 它将提取的数据转换为知识图谱。
3. 增强 LLM 输出： 它使用知识图谱来增强 LLM 的输出。

主要特点：

• 模块化设计： GraphRAG 采用模块化架构设计，易于定制和扩展。
• 数据管道： 它提供了一个完整的数据管道，用于提取、转换和将数据加载到知识图谱中。
• LLM 集成： 它与 LLM 无缝集成，以增强其推理能力。

如何使用 GraphRAG？

要开始使用 GraphRAG，请按照以下步骤操作：

1. 安装： 克隆存储库并安装必要的依赖项。
2. 初始化： 运行 graphrag init --root [path] --force 以初始化系统。
3. 配置： 配置系统以连接到您的数据源和 LLM。
4. 索引： 索引您的数据以创建知识图谱。请注意，GraphRAG 索引可能是一项昂贵的操作，请阅读所有文档以了解所涉及的过程和成本，并从小处着手。
5. Prompt 调优： 微调您的 prompts 以获得最佳结果。

为什么选择 GraphRAG？

• 改进的推理： GraphRAG 增强了 LLM 的推理能力，从而产生更准确、更可靠的输出。
• 结构化数据： 它将非结构化文本转换为结构化知识图谱，从而更容易访问和处理数据。
• 开源： GraphRAG 是一个开源项目，允许社区贡献和定制。

GraphRAG 适合谁？

GraphRAG 适用于：

• 研究人员： 他们正在探索使用知识图谱来增强 LLM。
• 开发人员： 他们正在构建需要高级推理能力的应用。
• 组织： 他们希望提高 LLM 输出的准确性和可靠性。

示例用例：

• 问题解答： 通过利用知识图谱来提高问题解答系统的准确性。
• 数据集成： 将来自多个来源的数据集成到统一的知识图谱中。
• 知识发现： 发现数据中的新见解和关系。

版本控制： 始终在次要版本更新之间运行 graphrag init --root [path] --force，以确保您拥有最新的配置格式。 如果您想避免重新索引以前的数据集，请在主要版本更新之间运行提供的迁移笔记本。 请注意，这将覆盖您的配置和提示，因此如有必要请备份。

负责任的 AI： 有关负责任的 AI 考虑因素，请参阅 RAI_TRANSPARENCY.md。

通过使用知识图谱，GraphRAG 使 LLM 能够更高效地访问和处理数据，从而产生更好、更准确的结果。 这使其成为任何希望增强其 LLM 推理能力的人的宝贵工具。