介紹

Microsoft GraphRAG 是一個開源項目，旨在利用 Microsoft Graph 的強大功能構(gòu)建企業(yè)級的知識圖譜增強的檢索增強生成（RAG）方案。簡單來說，它將企業(yè)內(nèi)部的各種數(shù)據(jù)源（如郵件、文檔、日歷、聯(lián)系人等）通過 Microsoft Graph 連接起來，形成一個結(jié)構(gòu)化的知識圖譜，然后利用這個知識圖譜來增強 RAG 系統(tǒng)的檢索能力，從而提升大語言模型（LLM）在企業(yè)應(yīng)用中的問答和生成效果。

項目架構(gòu)

GraphRAG 的架構(gòu)設(shè)計清晰且模塊化，主要包含以下幾個核心組件：

(1) 數(shù)據(jù)連接器（Data Connectors）：

• 負責從各種企業(yè)數(shù)據(jù)源（如 Microsoft 365 服務(wù)，包括 Exchange Online、SharePoint Online、OneDrive、Teams 等）提取數(shù)據(jù)。
• 使用 Microsoft Graph API 來安全、高效地訪問這些數(shù)據(jù)。
• 數(shù)據(jù)連接器需要處理各種數(shù)據(jù)格式和結(jié)構(gòu)，并將其轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的中間表示形式。

(2) 知識圖譜構(gòu)建器（Knowledge Graph Builder）：

• 接收來自數(shù)據(jù)連接器的中間數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為知識圖譜。
• 利用圖數(shù)據(jù)庫（如 Azure Cosmos DB with Gremlin API、Neo4j 等）來存儲和管理知識圖譜。
• 知識圖譜的構(gòu)建過程包括實體識別、關(guān)系抽取、屬性填充等步驟。

(3) 檢索器（Retriever）：

• 接收用戶查詢，并在知識圖譜中進行檢索，找到與查詢相關(guān)的實體和關(guān)系。
• 使用圖查詢語言（如 Gremlin、Cypher 等）來執(zhí)行復雜的圖查詢。
• 檢索器需要支持各種檢索策略，如關(guān)鍵詞檢索、語義檢索、關(guān)系檢索等。

(4) RAG 引擎（RAG Engine）：

• 接收來自檢索器的結(jié)果，并將其與用戶查詢一起輸入到大語言模型（LLM）中。
• 利用 LLM 來生成最終的答案或文本。
• RAG 引擎需要處理各種 LLM 的輸入格式和輸出格式，并進行適當?shù)霓D(zhuǎn)換。

(5) 大語言模型（LLM）：

• 使用各種大語言模型，例如 OpenAI 的 GPT 模型、Azure OpenAI 服務(wù)，或者開源模型如 Llama、Mistral 等。
• LLM 負責生成最終的答案或文本，并提供豐富的上下文信息。

(6) 用戶界面（UI）：

• 提供用戶友好的界面，使用戶可以輸入查詢并查看結(jié)果。
• UI 可以是 Web 應(yīng)用、桌面應(yīng)用或移動應(yīng)用。
• UI 需要支持各種交互方式，如文本輸入、語音輸入、圖像輸入等。

作用場景

GraphRAG 適用于各種需要利用企業(yè)內(nèi)部知識的應(yīng)用場景，例如：

• 智能問答： 用戶可以向系統(tǒng)提問關(guān)于企業(yè)內(nèi)部信息的問題，如“某個項目的負責人是誰？”、“某個產(chǎn)品的最新發(fā)布日期是什么？”等。
• 自動化文檔生成： 系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)自動生成各種文檔，如報告、合同、演示文稿等。
• 智能助手： 系統(tǒng)可以作為智能助手，幫助用戶完成各種任務(wù)，如查找信息、安排會議、發(fā)送郵件等。
• 知識發(fā)現(xiàn)： 通過分析知識圖譜，系統(tǒng)可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的潛在知識和洞見。
• 合規(guī)性檢查： 系統(tǒng)可以自動檢查企業(yè)內(nèi)部的信息是否符合合規(guī)性要求。
• 威脅情報分析： 系統(tǒng)可以分析企業(yè)內(nèi)部的安全事件，并識別潛在的威脅。
• 具體來說，GraphRAG 可以應(yīng)用于以下行業(yè)：
• 金融服務(wù)： 用于客戶服務(wù)、風險管理、合規(guī)性檢查等。
• 醫(yī)療保?。?nbsp;用于臨床決策支持、藥物研發(fā)、患者管理等。
• 制造業(yè)： 用于生產(chǎn)計劃、質(zhì)量控制、供應(yīng)鏈管理等。
• 零售業(yè)： 用于客戶分析、個性化推薦、庫存管理等。
• 政府部門： 用于公共服務(wù)、政策制定、安全管理等。

部署方式

GraphRAG 的部署方式靈活多樣，可以根據(jù)實際需求選擇不同的部署方案。常見的部署：

(1) 本地部署：

• 將 GraphRAG 的所有組件部署在本地服務(wù)器上。
• 適用于對數(shù)據(jù)安全和隱私有較高要求的場景。
• 需要自行維護和管理所有組件。

(2) 云部署：

• 將 GraphRAG 的部分或全部組件部署在云平臺上，如 Azure、AWS、GCP 等。
• 適用于需要高可用性和可擴展性的場景。
• 可以利用云平臺的各種服務(wù)來簡化部署和管理。

(3) 混合部署：

• 將 GraphRAG 的部分組件部署在本地服務(wù)器上，另一部分組件部署在云平臺上。
• 適用于需要在數(shù)據(jù)安全和隱私與高可用性和可擴展性之間進行平衡的場景。

(4) 具體的部署步驟包括：

• 準備環(huán)境： 安裝所需的軟件和工具，如 Python、Docker、Git 等。
• 配置數(shù)據(jù)連接器： 根據(jù)實際數(shù)據(jù)源配置數(shù)據(jù)連接器，包括 Microsoft Graph API 的訪問權(quán)限、數(shù)據(jù)源的連接信息等。
• 構(gòu)建知識圖譜： 運行知識圖譜構(gòu)建器，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識圖譜，并將其存儲到圖數(shù)據(jù)庫中。
• 配置檢索器： 根據(jù)實際需求配置檢索器，包括圖查詢語言的選擇、檢索策略的設(shè)置等。
• 配置 RAG 引擎： 根據(jù)實際需求配置 RAG 引擎，包括 LLM 的選擇、輸入格式和輸出格式的轉(zhuǎn)換等。
• 部署用戶界面： 將用戶界面部署到 Web 服務(wù)器或應(yīng)用商店中。
• 測試和優(yōu)化： 對系統(tǒng)進行測試和優(yōu)化，確保其能夠滿足實際需求。

GraphRAG 所需的資源取決于實際的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)規(guī)模。一般來說，需要以下資源：

Microsoft GraphRAG 具有以下優(yōu)勢：

• 企業(yè)級知識圖譜： 利用 Microsoft Graph 構(gòu)建企業(yè)級的知識圖譜，提供豐富的上下文信息。
• 檢索增強生成： 將知識圖譜與 RAG 技術(shù)相結(jié)合，提升 LLM 在企業(yè)應(yīng)用中的問答和生成效果。
• 模塊化架構(gòu)： 架構(gòu)設(shè)計清晰且模塊化，易于擴展和定制。
• 靈活的部署方式： 支持本地部署、云部署和混合部署，適用于各種場景。
• 開源項目： 開源項目，可以自由使用、修改和分發(fā)。

總結(jié)

Microsoft GraphRAG 是一個非常有潛力的項目，它利用 Microsoft Graph 的強大功能構(gòu)建企業(yè)級的知識圖譜增強的 RAG 方案，為企業(yè)應(yīng)用帶來了新的可能性。如果您正在尋找一種能夠利用企業(yè)內(nèi)部知識來提升 LLM 效果的方案，那么 GraphRAG 絕對值得您關(guān)注。

地址

項目地址：https://github.com/microsoft/graphrag