这是一个非常前沿且重要的问题。随着大语言模型（LLM）应用的深入，传统的基于向量检索的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）逐渐暴露出了局限性，而 GraphRAG 正是为了解决这些问题而诞生的技术范式。 以下是对 GraphRAG 的详细解析，以及知识图谱如何从根本上提升 RAG 推理能力的深度分析。 --- 第一部分：什么是 GraphRAG？ GraphRAG (Graph-based Retrieval-Augmented Generation) 是一种将知识图谱（Knowledge Graph, KG）与大语言模型（LLM）相结合的检索增强生成技术。 1. 核心概念 传统的 RAG（我们称之为 Vector RAG）通常是将文档切分成片段（Chunks），转化为向量，然后通过相似度匹配来检索。 而 GraphRAG 在此基础上，提取数据中的实体（Entities）和关系（Relationships），构建成一个结构化的网络（知识图谱），利用图的结构信息来辅助检索和生成。 2. 为什么需要 GraphRAG？（传统 RAG 的痛点） 传统...
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