【AI系列】GraphRAG 中的 Local Search 与 Global Search 区别

在 GraphRAG 的知识图谱查询中，局部搜索和全局搜索各自有其独特的优势与不足。局部搜索适合快速、精确的查询任务，能够减少计算成本；而全局搜索则适合处理跨领域、复杂的查询，能够发现潜在的远程关联。实际应用中，GraphRAG 通常会结合这两种搜索方式，以达到效率与精度的平衡。通过合理选择局部搜索和全局搜索的使用方式，GraphRAG 系统能够更好地应对各种复杂的知识检索任务。👍🏻呗。❤️❤

檀越剑指大厂

301人浏览 · 2025-11-14 08:15:00

檀越剑指大厂 · 2025-11-14 08:15:00 发布

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在大数据和人工智能领域，知识图谱（Knowledge Graph）作为一种高效的存储和处理信息的工具，越来越受到广泛关注。尤其是在信息检索、推荐系统以及自然语言处理（NLP）等领域，知识图谱的应用日益增多。GraphRAG（基于图的检索增强生成）是一种新型的技术框架，它将检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）与图结构结合，能够更好地处理复杂的知识推理任务。在 GraphRAG 系统中，局部搜索（Local Search）和全局搜索（Global Search）是两种常见的知识图谱查询方式，本文将对它们的区别、优缺点及应用场景进行详细阐述。
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一、Local Search（局部搜索）

局部搜索，顾名思义，是指在查询过程中限制搜索范围，只在一个特定的、较小的区域内进行搜索。在 GraphRAG 系统中，局部搜索的工作原理通常是从查询的初始节点出发，通过沿着图中与该节点直接相连的边进行扩展，探索这些节点的邻接关系，从而获取与问题相关的信息。

1. 局部搜索的工作方式

局部搜索的基本操作是在图中选择一个查询节点（如某个实体或事件），然后通过边（即节点之间的关系）逐步向外扩展，直到找到满足条件的信息或达到设定的搜索边界。由于搜索过程只涉及查询节点周围的邻居节点，搜索范围是有限的，因此查询速度较快，计算开销较小。

2. 局部搜索的特点

查询速度快，计算开销小：由于局部搜索只涉及图中与查询节点直接相关的子图，节点数量和关系较少，计算成本较低。
结果更精确相关：局部搜索通常能够获得更具上下文相关性的结果，因为它限制在查询节点的邻近区域内，避免了全局搜索时可能遇到的无关信息。
可能错过全局重要的远距离关联：局部搜索的最大缺点是其搜索范围有限，无法发现图中较远的、可能与查询相关的节点或关联。换句话说，如果查询涉及的是跨越多个领域或维度的复杂问题，局部搜索可能无法给出最佳答案。

3. 局部搜索的应用场景

局部搜索适用于那些明确、特定的问题。例如，查询某个特定人物或事件的详细信息时，局部搜索能够快速聚焦于与该人物或事件紧密相关的节点及其属性。对于实时性要求较高、计算资源有限的系统，局部搜索的高效性使其成为首选。

二、Global Search（全局搜索）

与局部搜索相对，全局搜索不受限制，它的目标是对整个知识图谱进行全面扫描，寻找可能与查询相关的所有节点和路径。在 GraphRAG 系统中，全局搜索会探索所有与查询相关的节点之间的连接，包括跨越多个领域的知识。

1. 全局搜索的工作方式

全局搜索的过程涉及图中的所有节点及其关系，搜索路径不局限于查询节点的邻近区域，而是根据查询条件动态探索整个图谱。全局搜索通过算法计算，考虑到所有潜在的相关信息，无论这些信息是否直接连接到查询节点。因此，全局搜索可以识别出跨域的远程关联和隐藏的知识关系。

2. 全局搜索的特点

能够发现跨域的远距离关联：全局搜索的优势在于它能够发现那些距离查询节点较远但依然有潜在关联的信息。这对于处理复杂的、多层次的问题非常重要，尤其是在跨领域的查询中，能够发现一些非直观的关联。
计算成本较高：由于全局搜索需要遍历整个知识图谱，它的计算复杂度较高，尤其是当图谱非常庞大时，搜索的效率可能会受到影响，甚至导致响应时间延迟。
可能引入一些不相关的噪声信息：全局搜索所得到的信息不仅包括与查询相关的内容，还可能包含一些不相关的噪声信息，增加了后处理的工作量。