从维基百科到知识图谱：用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程

在信息爆炸的时代，如何快速从海量数据中提取有用信息，成为了技术发展的重要方向。传统的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）方法虽然在信息检索领域表现出色，但随着需求复杂度的提升，GraphRAG（基于知识图谱的 RAG）逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用 DSPy、OpenAI 和 TiDB Vector Database，从维基百科数据构建一个 GraphRAG 系统，并实现智能问答功能。

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GraphRAG 的魅力：从传统到创新

在传统的 RAG 方法中，系统通过检索数据库中的相关文档片段，结合生成式 AI 模型（如 GPT-4），生成答案。然而，这种方法的局限性在于，文档片段之间的关系无法被很好地捕捉，尤其是当问题涉及多个实体之间的复杂关联时。

GraphRAG 则通过构建知识图谱（Knowledge Graph），将实体（Entities）和关系（Relationships）以结构化的方式存储和展示。知识图谱不仅能更清晰地表达实体间的关联，还能帮助生成更准确、更上下文相关