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微软开源下一代RAG技术：GraphRAG
利用知识图谱大幅增强语言模型能力
GraphRAG能够跨大量信息连接信息，并利用这些连接回答使用关键字和基于向量的搜索机制难以回答的问题。
它能够回答跨多个文档的问题，以及主题性问题，例如“数据集中的主要主题是什么？”
通过 LLM 构建知识图谱结合图机器学习，极大增强 LLM 在处理私有数据时的性能，使得系统能够处理全局性的问题，支持对大规模文本语料库的全局性问题回答，并提供更全面和多样的回答。
同时 GraphRAG 具备连点成线的跨大型数据集的复杂语义问题推理能力。
与传统的基线 RAG 方法主要依赖于向量相似性搜索不同，GraphRAG 利用知识图谱在处理复杂信息时提供了显著的问答性能改进。
GitHub：https://github.com/microsoft/graphrag
官方文档：https://microsoft.github.io/graphrag/
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