首篇GraphRAG综述出炉！
首篇GraphRAG综述出炉！
2024年9月2日修改
作者：猕猴桃 | 探索AGI
嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！
GraphRAG在国内爆火也没多久，这么快就出综述了，大神们的键盘得敲出火花了。
Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey
最近，检索增强生成 （RAG） 在解决大型语言模型 （LLM） 的挑战方面取得了显著的成功，而无需重新训练。通过引用外部知识库，RAG 优化了 LLM 输出，有效缓解了“幻觉”、缺乏特定领域知识和过时信息等问题。然而，数据库中不同实体之间关系的复杂结构给RAG系统带来了挑战。作为回应，GraphRAG 利用跨实体的结构信息来实现更精确、更全面的检索，捕获关系知识并促进更准确、上下文感知的响应。鉴于 GraphRAG 的新颖性和潜力，对当前技术进行系统回顾势在必行。本文首次全面概述了 GraphRAG 方法。 我们将 GraphRAG 工作流程正式化，包括基于Graph的索引、Graph-guided的检索和GraphRAG。然后，我们概述了每个阶段的核心技术和训练方法。此外，我们还研究了 GraphRAG 的下游任务、应用领域、评估方法和工业用例。 最后，我们探讨了未来的研究方向，以激发进一步的探究并推动该领域的进展。
大模型LLM虽然非常非常的厉害，但是有时候也会犯迷糊，比如它们可能会编造一些不存在的信息，这就是所谓的“幻觉”问题。而且，它们可能对某些专业领域不够了解，或者用到的信息不够新。为了解决这些问题，研究者们提出了一种新方法，叫做检索增强生成（RAG）。这个方法通过在生成过程中加入一个检索组件，可以让模型在回答问题时，先去一个巨大的文本库里面找相关信息，然后再结合这些信息给出答案。这样一来，不仅答案的内容更丰富，而且准确性也更高。
但是，这个方法也有它的局限性。比如，它可能没有很好地利用数据库里不同实体之间复杂的关系。于是，图检索增强生成（GraphRAG）就应运而生了。GraphRAG利用了实体之间的结构信息，让检索过程更精确，更全面。
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