为什么 Graph RAG 比传统检索更牛：通往更丰富上下文答案的聪明路子

笔者觉得Graph RAG 绝对以后RAG的潮流。

传统 RAG 中 Top-K 检索的局限性

top-k retrieval 在 RAG 里基本不咋管用。

传统 RAG 方法靠挑出“k”个最相关的文本段或片段。这有点用，但如果你想要一个完整、连贯的故事，很快就显得不够用了。

想象一下，你在缩写一本传记，每章讲一个成就。如果你只挑最相关的几个，就会漏掉关键信息。

这就给你一个不完整的画面，生成的答案可能缺了重要的上下文或成就之间的联系。

来源：来自 https://x.com/akshay_pachaar

欢迎体验 Graph RAG：理解上下文的聪明方式

Graph RAG 一点也不传统。

它不是直接用最高的 k 个部分，而是基于源文本构建一个相互关联的 graph，展示关键人物和他们的联系。

举个例子，如果你总结一个人的生平，Graph RAG 会建一个完整的 graph，里面的人（假设叫 P）跟所有成就都连起来。这个过程的厉害之处在于，它能通过识别和保持信息之间的关系，呈现完整的画面，这些关系在其他方式里可能会丢掉。

来源：来自 https://x.com/akshay_pachaar

Graph 构建

收集实体和它们的关系
Graph RAG 的关键步骤是从文档里建一个 graph。通常用一个 LLM（大型语言模型）读文本，找出重要的东西，比如人、地点或成就，然后标注它们怎么关联。

在我们的传记例子中，graph 以人（P）为中心，所有的成就像周围的点一样辐射出去。也就是说，即使有些信息不是最核心的，也会被加到 graph 里。因此，系统能捕捉完整的上下文，为构建最终总结打下更扎实的基础。

来源：来自 https://x.com/akshay_pachaar

Graph 遍历

获取完整的上下文
graph 建好后，系统会进行 graph traversal。它从核心主体（P）开始，遍历单跳关系，也就是单个成就。

在这个过程中，系统一次性收集所有相关的上下文。Naive RAG 可能会在 top 结果处截断，但 Graph RAG 确保所有相关信息都被考虑。

结果就是一个覆盖主体生活关键事实的摘要，什么都没漏。

来源：来自 https://x.com/akshay_pachaar

基于 Graph 的数据检索提升思考能力

Graph RAG 不仅能获取更多信息，还以 LLMs 更容易理解的形式呈现信息。大型语言模型天生就擅长处理关联和结构化的信息。

通过以 graph 形式呈现信息，系统让模型能清楚看到联系，生成更好、更完整的答案。

这种结构化的形式帮助模型关联一个人生活中的事件或任何复杂故事，降低漏掉关键细节的可能性，输出完整且有意义的答案。

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！