RAG（检索增强生成）系统作为一种变革性的大模型应用方案，正日益受到重视。它巧妙地融合了检索模型和生成模型的优势，旨在提升生成文本的质量和相关性。然而，传统的RAG系统在处理复杂知识和推理方面存在局限。本文将深入探讨传统RAG系统的瓶颈，并重点介绍微软研究院提出的GraphRAG——一种利用知识图谱增强检索能力的新型RAG框架，阐述其如何突破传统RAG的局限，为大模型在知识密集型任务中的应用开辟新的可能性。
传统RAG：检索增强生成的核心与局限
RAG的核心思想是将外部知识融入到大语言模型的生成过程中，弥补大模型本身知识的不足，并降低生成“幻觉”的风险。一个典型的RAG系统包含三个关键组件：检索器、生成器和知识库。
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检索器（Retriever）： 负责从知识库中检索与用户查询相关的文档或段落。常用的检索方法包括基于向量相似度的检索，例如利用Dense Passage Retriever (DPR) 将查询和文档编码为向量，然后通过最大内积搜索 (MIPS) 找到最相关的文档。
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生成器（Generator）： 通常是基于Transformer架构的大语言模型，例如GPT系列、BERT等。它将检索到的文档和用户的查询作为输入，生成连贯且符合上下文的响应。
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知识库（Knowledge Base）： 存储着大量的文档或段落，可以是维基百科的转储、企业内部的知识库，甚至是互联网上的网页数据。这些数据通常被索引为向量嵌入，以便快速检索。
RAG系统的优势在于能够利用外部知识来提高生成文本的准确性和相关性。例如，在客户支持聊天机器人中，RAG可以通过检索产品手册、FAQ或客户记录来提供精确的答案。在内容创作领域，作者可以利用RAG来获取相关的背景信息和数据，确保文章的准确性。
然而，传统的RAG系统也存在一些固有的局限性：
- 连接分散信息困难： 传统的RAG主要依赖于向量相似度进行检索，难以跨越多个文档连接相关信息，也难以理解实体之间复杂的关联关系。
- 多跳推理能力不足： 对于需要跨多个知识片段进行推理的查询，传统的RAG往往难以有效处理，例如，需要综合多个文档的信息才能得出结论的问题。
- 检索精度有待提升： 基于向量的检索可能无法捕捉到细微的语义关系，导致对于复杂查询，检索结果的相关性下降。
- 缺乏溯源机制： 传统的RAG系统可能无法清晰地追溯到信息的来源，用户难以验证回答的真实性和可靠性。
这些局限性在处理大型、复杂的数据集或需要整合多个来源信息的查询时尤为明显。
GraphRAG：知识图谱赋能的RAG新范式
为了克服传统RAG的局限性，微软研究院开发了 GraphRAG，一种基于知识图谱的增强型RAG框架。GraphRAG的核心在于利用知识图谱来表示实体及其关系，从而实现更智能的检索和推理。
GraphRAG 的工作流程主要包含以下几个步骤：
- 知识图谱构建： 首先，GraphRAG 利用大语言模型对整个数据集进行处理，提取出实体（例如，人名、地名、概念）以及它们之间的关系，从而构建一个知识图谱。例如，在新闻文章的数据集中，“政治家”和“事件”这两个实体可以通过“参加”或“导致”等关系连接起来。
- 语义聚类： 接下来，GraphRAG 对知识图谱进行自底向上的聚类，将相关的实体分组到语义簇中，从而总结数据集中的主题或概念。例如，可以将与“气候变化”相关的实体（如“温室气体”、“海平面上升”、“北极冰川”）聚类到一个簇中。
- 查询时增强： 在查询时，GraphRAG 利用知识图谱和语义簇来检索相关的信息，并将这些信息用于增强大语言模型的提示（Prompt），从而生成更全面、更符合上下文的响应。
与传统的RAG相比，GraphRAG 能够更好地理解数据集中实体之间的复杂关系，并提供更全面的视角。
GraphRAG 如何突破传统 RAG 的局限？
GraphRAG 通过以下几个关键的改进，有效克服了传统RAG的局限性：
- 结构化知识表示： GraphRAG 使用知识图谱来表示实体及其关系，能够更深入地理解复杂的数据集，并进行逻辑推理。这对于需要跨多个文档进行信息整合的查询尤为重要。例如，用户询问“A公司的CEO是谁？他在B事件中扮演了什么角色？”，GraphRAG 可以通过知识图谱找到A公司与其CEO之间的关系，以及CEO与B事件之间的关系，从而提供更全面、更准确的回答。
- 提升检索精度： GraphRAG 利用基于图的检索方法，例如社区检测和影响分析，能够提供比向量相似度检索更精确、更相关的结果。例如，当用户搜索“与新冠疫苗相关的副作用”时，GraphRAG 可以通过知识图谱找到与疫苗相关的特定副作用，并将其与相关的研究论文和临床试验数据连接起来。
- 增强推理能力： GraphRAG 支持多跳推理，能够通过遍历连接的数据邻域来发现复杂的关联关系，并提供综合性的见解。例如，用户询问“A疾病的治疗方法有哪些？这些方法之间的优缺点是什么？”，GraphRAG 可以通过知识图谱找到A疾病的各种治疗方法，并将它们之间的优缺点进行比较，从而帮助用户做出更明智的决策。
- 提供溯源信息： GraphRAG 能够追溯到信息的来源，使用户能够验证答案的真实性，并提高对系统输出的信任度。例如，GraphRAG 在提供答案的同时，可以引用相关的研究论文、新闻报道或权威机构的报告，使用户能够查证信息的来源和可靠性。
在微软研究院的实验中，GraphRAG 在 Violent Incident Information from News Articles (VIINA) 数据集上的表现优于传统的 RAG，能够识别新闻文章中的主题，并提供更全面、更丰富、更人性化的答案，同时保持了相当的忠实度。
GraphRAG 的应用前景与未来发展
GraphRAG 作为一种新型的 RAG 框架，具有广阔的应用前景：
- 智能问答系统： GraphRAG 可以构建更智能、更准确的问答系统，能够处理复杂的问题，并提供基于知识的推理和解释。
- 知识图谱构建与维护： GraphRAG 可以自动地从文本数据中提取知识，并构建知识图谱，从而降低知识图谱构建和维护的成本。
- 决策支持系统： GraphRAG 可以为决策者提供全面的信息和分析，帮助他们做出更明智的决策。
- 个性化推荐系统： GraphRAG 可以根据用户的兴趣和需求，推荐相关的知识和信息，从而提高用户体验。
随着人工智能技术的不断发展，GraphRAG 将在以下几个方面得到进一步的提升：
- 更高效的知识图谱构建方法： 研究更高效的知识图谱构建方法，例如利用弱监督学习和自监督学习来降低人工标注的成本。
- 更强大的推理能力： 探索更强大的推理算法，例如基于图神经网络的推理算法，以提高 GraphRAG 的推理能力。
- 更灵活的知识融合机制： 研究更灵活的知识融合机制，例如将知识图谱与预训练语言模型相结合，以充分利用两者的优势。
- 更友好的用户界面： 开发更友好的用户界面，方便用户使用 GraphRAG 来探索知识和解决问题。
结语
RAG 系统通过利用外部知识来增强大模型的生成能力，已经成为现代人工智能系统的重要组成部分。然而，传统的 RAG 系统在处理复杂查询和连接分散信息方面存在局限性。GraphRAG 通过引入知识图谱，解决了这些局限性，提供了结构化的数据表示、改进的检索、增强的推理和答案溯源。随着人工智能的不断进步，GraphRAG 代表着一个充满希望的方向，它能够使语言模型更加可靠和富有洞察力，特别是在复杂的、知识密集型的任务中。相信在未来，GraphRAG 将在各个领域发挥越来越重要的作用，推动人工智能技术的发展。