GraphRAG是一种由微软开发并开源的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术，结合了大型语言模型（LLM）和图机器学习的优势。它通过从非结构化文本中提取实体、关系和关键声明，构建知识图谱，并利用社区检测算法对图谱进行层次聚类，生成每个社区的摘要。这种方法使系统能够理解和利用信息片段之间的复杂关系，从而在问答、摘要等任务中提供更全面和准确的回答。GraphRAG特别适用于需要全局理解和多层次推理的场景，弥补了传统RAG系统在处理复杂查询时的不足。
在实际应用中，GraphRAG可以有效解决以下问题：首先，它能够处理需要多跳推理的复杂查询，捕捉并利用不同信息片段之间的关系，提供更丰富的上下文。其次，对于需要全面理解大型数据集或单一大型文档的语义概念的任务，GraphRAG通过构建知识图谱和社区摘要，提供全局性的视角，提升回答的全面性和准确性。此外，在处理私有数据集时，GraphRAG通过增强对复杂信息的问答性能，提供更高的事实准确性和上下文理解。
GraphRAG的应用场景广泛，涵盖多个领域。在金融分析中，GraphRAG能够理解复杂的财务关系，生成深入的见解，支持财务报告和风险评估。在法律文件审查与合同分析中，它可以提取关键信息，识别潜在风险或机会，提高法律工作的效率和准确性。在生命科学与医疗保健领域，GraphRAG有助于分析复杂的生物和医学数据，支持研究和药物发现。此外，在客户服务领域，GraphRAG可以为复杂的客户咨询提供准确且有参考价值的答案，提升客户满意度。
适配机型：
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