RAG优化：python从零实现GraphRag 一场文档与知识的“恋爱”之旅

嘿，亲爱的算法工程师们，准备好迎接一场文档与知识的“恋爱”之旅了吗？今天我们要介绍的 Graph RAG，就像是一位“红娘”，帮助文档和知识在图的世界里找到彼此，擦出智慧的火花！

为什么需要 Graph RAG？

想象一下，传统的 RAG 系统就像一个“单身派对”，文档们孤零零地站在那里，等待着被检索。虽然它们可以通过向量相似性找到一些“共同话题”，但这种关系往往是浅薄的，缺乏深度。

而 Graph RAG 则像是一场“相亲大会”，文档们通过知识图谱相互连接，形成了一张错综复杂的“社交网络”。它们不再孤单，而是通过共同的概念、实体和关系，找到了真正的“灵魂伴侣”。

Graph RAG 的“恋爱秘籍”

1. 关系保鲜：Graph RAG 保留了信息片段之间的关系，就像情侣之间的默契，让知识不再孤立。

2. 共同话题：通过连接的概念遍历，Graph RAG 能够找到更相关的上下文，就像情侣们总能找到共同的话题一样。

3. 复杂问题也能搞定：面对复杂的多部分