GraphRAG（README）

框架介绍

GraphRAG 是一种基于图的检索增强生成（RAG）框架，由 Microsoft 于 2024 年 10 月 15 日首次公开，旨在通过知识图谱提升大型语言模型（LLM）的生成能力。截至 2025 年 2 月 27 日，GraphRAG 被广泛认为是 RAG 领域的创新，特别适合处理复杂关系查询和长文档。

其核心理念是将传统文档转换为图结构，利用图查询和 LLM 结合生成更准确、上下文相关的回答。GraphRAG 适用于需要深度关系分析的领域，如金融（风险评估）、医疗（疾病与治疗关系）、法律（法规关联性分析）。它也支持长文档处理，特别适合企业知识管理。GraphRAG 与传统 RAG 比较：

特性	GraphRAG	传统 RAG
数据结构	知识图谱（节点、边）	向量数据库（嵌入向量）
检索方式	图查询（遍历、社区检测）	相似性搜索（余弦相似度）
适合场景	复杂关系查询、长文档	简单关键词匹配、短文档
多模态支持	是（文本、图像、表格）	有限（主要文本）
计算成本	高（图构建和查询）	低（嵌入生成和搜索）