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AI 的“知識(shí)焦慮”

很多時(shí)候，即使是最強(qiáng)大的 AI 模型，在面對(duì)復(fù)雜問題時(shí)也會(huì)顯得力不從心？它們仿佛擁有驚人的記憶力，卻無法真正理解知識(shí)背后的邏輯和關(guān)聯(lián)。這就像一個(gè)學(xué)霸，背誦了無數(shù)知識(shí)點(diǎn)，卻難以靈活運(yùn)用。

原因在于，傳統(tǒng)的 AI 模型（例如大模型）處理信息的方式，通常是將數(shù)據(jù)視為孤立的個(gè)體。它們無法像人類一樣，自然而然地捕捉到數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，而這種關(guān)系正是理解知識(shí)的關(guān)鍵。

為了解決這個(gè)問題，所以 GraphRAG ，它來了。通過將圖結(jié)構(gòu)引入了 AI 的知識(shí)獲取過程。

什么是 GraphRAG？

GraphRAG，全稱 Graph Retrieval-Augmented Generation，即基于圖結(jié)構(gòu)的檢索增強(qiáng)生成。簡單來說，它是一種讓 AI 模型從外部知識(shí)庫中檢索相關(guān)信息，并將其融入自身知識(shí)體系的技術(shù)。

所以，GraphRAG 與傳統(tǒng)的 RAG 之間有何不同呢？

關(guān)鍵區(qū)別：從文本到圖

• 傳統(tǒng) RAG：

將知識(shí)存儲(chǔ)為文本片段（例如句子、段落）。

基于關(guān)鍵詞或語義相似度進(jìn)行檢索。

檢索結(jié)果通常是孤立的文本塊。

不擅長處理隱含關(guān)系、多跳推理等復(fù)雜邏輯。

• GraphRAG：
• 將知識(shí)存儲(chǔ)為圖結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)代表實(shí)體（例如概念、對(duì)象），邊代表實(shí)體之間的關(guān)系。
• 基于圖的結(jié)構(gòu)和語義進(jìn)行檢索，如實(shí)體鏈接、關(guān)系匹配、圖遍歷等。
• 檢索結(jié)果是包含復(fù)雜關(guān)系的圖結(jié)構(gòu)，可以靈活組合。
• 更擅長處理關(guān)系推理、長程依賴、和多步規(guī)劃等復(fù)雜邏輯。

你可以把 GraphRAG 看作一個(gè)聰明的知識(shí)管理員，它不僅知道每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的名稱，還知道它們之間的關(guān)系，并能根據(jù)你的需求，快速找到最相關(guān)的知識(shí)脈絡(luò)。

GraphRAG 的核心組件：構(gòu)建知識(shí)高速公路

GraphRAG 的實(shí)現(xiàn)并非一蹴而就，它需要一系列關(guān)鍵組件的協(xié)同工作：

1.Query Processor（查詢處理器）：

將用戶的自然語言查詢轉(zhuǎn)化為適合圖檢索的形式。

使用諸如實(shí)體識(shí)別、關(guān)系提取等技術(shù)，從查詢中提取關(guān)鍵實(shí)體和關(guān)系。

2.Graph Data Source（圖數(shù)據(jù)源）：

存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，可以是知識(shí)圖譜、文檔圖、社交圖等多種形式。

根據(jù)不同的應(yīng)用場景，知識(shí)的表示方式也會(huì)有所不同，比如藥物分子結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品分類結(jié)構(gòu)等。

3.Retriever（檢索器）：

根據(jù)查詢處理器提取的信息，從圖數(shù)據(jù)源中檢索相關(guān)的節(jié)點(diǎn)、邊和子圖。

使用圖遍歷、嵌入匹配等技術(shù)，確保檢索到的內(nèi)容具有較高的相關(guān)性和結(jié)構(gòu)性。

4.Organizer（組織器）：

• 對(duì)檢索到的內(nèi)容進(jìn)行精煉、排序和重組。
• 使用圖剪枝、重排序、增強(qiáng)等技術(shù)，確保檢索結(jié)果更適合生成器的使用。

5.Generator（生成器）：

• 利用組織器處理后的信息，生成最終的答案或內(nèi)容。
• 可以采用 GNN、Transformer 等模型，確保生成的內(nèi)容準(zhǔn)確且連貫。

這些組件就像一條知識(shí)高速公路的各個(gè)關(guān)卡，協(xié)同工作，確保知識(shí)能夠高效、準(zhǔn)確地流動(dòng)，最終到達(dá) AI 的大腦。

GraphRAG 的應(yīng)用場景：知識(shí)應(yīng)用的無限可能

GraphRAG 的出現(xiàn)，為 AI 帶來了更強(qiáng)大的知識(shí)應(yīng)用能力，在許多領(lǐng)域都展現(xiàn)出巨大的潛力：

• 知識(shí)圖譜問答：能夠回答包含復(fù)雜關(guān)系的查詢，例如“哪些藥物可以治療某種疾病，并且影響特定的基因”。
• 文檔摘要和生成：能夠理解文檔之間的關(guān)聯(lián)，生成更高質(zhì)量的摘要或文章。
• 科學(xué)研究：能夠輔助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的藥物、理解復(fù)雜的生物網(wǎng)絡(luò)，加速科研進(jìn)程。
• 社交網(wǎng)絡(luò)分析：能夠分析用戶之間的關(guān)系，進(jìn)行精準(zhǔn)的用戶畫像和推薦。
• 規(guī)劃和推理：能夠理解事物之間的依賴關(guān)系，進(jìn)行多步驟規(guī)劃和復(fù)雜推理，例如實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的復(fù)雜操作。

Agent 的力量：智能協(xié)作，靈活應(yīng)變

值得一提的是，GraphRAG 可以與 agent 技術(shù)相結(jié)合，形成更強(qiáng)大的智能系統(tǒng)。Agent 具備自主行動(dòng)、與環(huán)境交互和學(xué)習(xí)的能力。通過 GraphRAG，agent 可以獲取豐富的知識(shí)，并利用圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行復(fù)雜推理，從而更加靈活和智能地完成任務(wù)。

挑戰(zhàn)與展望：GraphRAG 的未來之路

雖然 GraphRAG 擁有巨大的潛力，但目前仍處于發(fā)展階段，面臨一些挑戰(zhàn)：

• 圖構(gòu)建的復(fù)雜性：如何從不同類型的數(shù)據(jù)中構(gòu)建高質(zhì)量的圖結(jié)構(gòu)仍然是一個(gè)難題。
• 檢索效率和準(zhǔn)確性：如何在大規(guī)模圖中進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的檢索仍然需要進(jìn)一步研究。
• 多模態(tài)信息的融合：如何將文本、圖像、音頻等多種模態(tài)的信息融入圖結(jié)構(gòu)，也是一個(gè)重要的研究方向。

??https://arxiv.org/pdf/2501.00309??

??https://github.com/Graph-RAG/GraphRAG??

本文轉(zhuǎn)載自 探索AGI，作者： 獼猴桃