GraphRAG项目旨在通过利用非结构化文本中的隐含关系，扩展AI系统在私有数据集上可回答的问题类型。与传统的向量RAG（或“语义搜索”）相比，GraphRAG的优势在于能够处理涉及整个数据集的全局查询，如“数据的主要主题是什么？”或“对X最重要的影响是什么？”。而向量RAG则在局部查询中表现更佳，这类查询的答案通常与问题相似，并且可以在特定文本区域中找到，例如“谁”、“什么”、“何时”和“何地”等问题。近期的博客文章介绍了两种新的查询机制，这些机制利用了GraphRAG创建的丰富、基于摘要的数据索引，分别提高了局部搜索性能和降低了全局搜索成本。

本专栏通过快照技术转载，仅保留核心内容

 

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除