古思为：GraphRAG进展分享

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本次分享主要介绍了GraphRAG相关内容，包括RAG范式、挑战、GraphRAG的定义、示例、与其他方法的对比、应用场景、分类以及在NebulaGraph GenAI Suite中的实现等，还提及了未来工作方向。

1. RAG范式与挑战

- RAG范式包含索引、查询、生成三个步骤。但面临细粒度检索、全局上下文丢失、语义相似度与相关性错配、分层摘要等挑战。

2. GraphRAG介绍

- 定义：利用图结构数据辅助检索、重排、合成的RAG方法。

- 示例：在相关性与相似性、大海捞针、穿针引线等方面有应用，能提升检索准确性和上下文完整性。

- 对比：与传统RAG相比，在索引策略、知识集成、检索效率、泛化能力等方面有优势。

- 分类：包括Analytical、Domain Specific、General等类型，检索方式多样。

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3. 在NebulaGraph GenAI Suite中的实现

- 实现功能：包含Graph - Indexing、Text - to - Query、KG - Reasoning、Graph RAG Pipeline等。

- 具体操作：如Graph Indexing通过特定SDK实现，Text to Query有相关SDK及优化策略，KG Reasoning采用基于规划的策略。

4. 未来工作

- 包括高级Graph - Based Memory、DAG Store、原生向量存储、微调工具包/模型用于Graph RAG索引/检索等。

以下为报告节选内容

发布于：广东省