本文介绍GraphRAG-Bench评测基准，对比RAG与GraphRAG在知识表示和检索机制上的差异。实验表明GraphRAG在复杂推理任务中表现优异，但在简单事实检索中不如传统RAG。通过全面评估指标，帮助开发者理解GraphRAG的应用场景与性能特点。

RAG VS GraphRAG

下面这张图可能更清晰的看出RAG和GraphRAG的区别。

RAG VS GraphRAG

特性	RAG	GraphRAG
知识表示	使用文本块（chunks），通过向量嵌入进行索引。	使用图结构，节点代表实体、事件或主题，边定义逻辑、因果或关联关系。
检索机制	关键词匹配或向量相似度检索。	图遍历，检索直接相关节点及相互连接的子图。
复杂查询处理	适用于需要快速访问离散信息的任务，但不擅长复杂逻辑推理。	适用于需要深度上下文分析和复杂推理的任务，能够合成来自分散数据点的见解。
适用场景	简单问答系统，需要快速响应的任务。	医学诊断、法律分析、科学推理等需要深度理解和复杂推理的任务。
复杂性	实现相对简单，依赖现有文本检索技术。	实现较为复杂，需要构建和维护图结构，以及高效的图遍历算法。
性能	在不需要复杂推理的任务上表现良好。	在需要复杂推理和上下文理解的任务上表现出色，但可能增加检索速度和资源消耗。

评测

现有评测都比较简单，因此提出一个比较全面的评测基准-GraphRAG-Bench，包括难度逐渐增加的任务，涵盖事实检索、多跳推理、上下文总结和创造性生成等。

按复杂性分类的任务，从事实检索到创造性生成。

类别	任务名称	简要描述	示例
第1级	事实检索	需要检索孤立的知识点，最小化推理；主要测试精确的关键词匹配。	蒙特圣米歇尔位于法国的哪个地区？
第2级	复杂推理	需要通过文档中的逻辑连接链接多个知识点。	Hinze与Felicia的协议如何影响对英格兰统治者的看法？
第3级	上下文摘要	涉及将碎片化信息综合成一个连贯、有结构的答案；强调逻辑连贯性和上下文。	John Curgenven作为康沃尔船夫在探索该地区的游客中扮演什么角色？
第4级	创造性生成	需要超越检索内容的推理，通常涉及假设或新颖的场景。	将亚瑟王与John Curgenven的比较以及康沃尔海岸线的探索重述为新闻文章。

评估指标

在评估GraphRAG系统时，引入了多种指标来全面评估系统在知识图谱构建、检索和生成过程中的表现：

1. Graph Quality (图质量)

• NODE COUNT（节点数量）：衡量在知识图谱构建过程中提取的实体数量。较高的节点数量意味着更广泛的领域覆盖和更细粒度的知识表示。

• Edge Count（边数量）：衡量实体之间的关系数量。较高的边数量表明更密集的语义连接，有助于多跳推理和复杂查询处理。

• Average Degree（平均度）：通过计算每个节点的平均边数来衡量全局连接性。较高的平均度表示更集成的知识表示，支持高效的跨节点遍历。

  其中， 是节点集合， 是节点 的度。

• Average Clustering Coefficient（平均聚类系数）：通过三元组完成来评估局部邻域连接性。较高的值表明存在连贯的子图，支持局部推理。

  其中， 是节点 的聚类系数， 表示其中心三角形数。

2. Retrieval Performance (检索性能)

• Context Relevance（上下文相关性）：衡量检索内容与问题意图的对齐程度。通过计算问题和检索证据之间的语义相似性来量化，较高的值表示更集中和相关的信息。
• Evidence Recall（证据召回率）：通过评估是否捕获了正确回答问题所需的所有关键组件来衡量检索的完整性。较高的值表示更全面的证据收集。

3. Generation Accuracy (生成准确性)

• Lexical Overlap（词汇重叠）：使用最长公共子序列匹配来衡量生成答案与参考答案之间的词级相似性。
• Answer Accuracy（答案准确性）：评估生成答案与参考答案的语义相似性和事实一致性。
• Faithfulness（忠实度）：评估长篇答案中的相关知识点是否忠实于给定的上下文。
• Evidence Coverage（证据覆盖率）：衡量答案是否充分涵盖了与问题相关的所有知识。

实验性能

GraphRAG在需要多跳推理和上下文综合的任务中表现优异，但在简单事实检索任务中不如传统RAG。

• 生成准确性: 基本RAG在简单事实检索任务中表现优于GraphRAG，但在复杂推理、上下文摘要和创造性生成任务中，GraphRAG表现出明显优势。
• 检索性能: GraphRAG在复杂任务中表现出色，特别是在需要多跳推理和上下文综合的任务中，能够连接远距离文本片段，提供更全面的信息。
• 图复杂性: 不同GraphRAG实现生成的索引图显示出显著的结构差异，HippoRAG2生成的图更为密集，提高了信息连接性和覆盖范围。
• 效率: GraphRAG由于额外的知识检索和图聚合步骤，增加了提示长度，导致效率降低，尤其是在复杂任务中。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套 AI 大模型突围资料包：

• ✅ 从零到一的 AI 学习路径图
• ✅ 大模型调优实战手册（附医疗/金融等大厂真实案例）
• ✅ 百度/阿里专家闭门录播课
• ✅ 大模型当下最新行业报告
• ✅ 真实大厂面试真题
• ✅ 2025 最新岗位需求图谱

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要 《AI大模型入门+进阶学习资源包》，下方扫码获取~

① 全套AI大模型应用开发视频教程

（包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点）

② 大模型系统化学习路线

作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！

③ 大模型学习书籍&文档

学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

④ AI大模型最新行业报告

2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

⑤ 大模型项目实战&配套源码

学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。

⑥ 大模型大厂面试真题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

以上资料如何领取？

为什么大家都在学大模型？

最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人，传统岗位不断缩减，但AI相关技术岗疯狂扩招，有3-5年经验，大厂薪资就能给到50K*20薪！

不出1年，“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。

风口之下，与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰，不如先人一步，掌握AI大模型原理+应用技术+项目实操经验，“顺风”翻盘！

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

以上全套大模型资料如何领取？