现代 AI 聊天机器人常常依赖 Retrieval-Augmented Generation (RAG)，也就是检索增强生成技术。这种技术让机器人能从外部数据中提取真实信息来支撑回答。如果你用过“与你的文档聊天”之类的工具，你就见过 RAG 的实际应用：系统会从文档中找到相关片段，喂给大语言模型（LLM），让它能用准确的信息回答你的问题。

RAG 大大提升了 LLM 回答的事实准确性。不过，传统 RAG 系统大多把知识看成一堆互不关联的文本片段。LLM 拿到几段相关内容后，得自己把它们拼凑起来回答。这种方式对简单问题还行，但遇到需要跨多个来源串联信息的复杂查询，效果就不理想了。

这篇文章会深入浅出地解释两个能让聊天机器人更上一层楼的概念：ontologies（本体论） 和 knowledge graphs（知识图谱），以及它们如何与 RAG 结合，形成 GraphRAG（基于图的检索增强生成）。我们会用简单的语言说明它们是什么，为什么重要。

为什么这很重要？你可能会问。因为 GraphRAG 能让聊天机器人的回答更准确、更贴合上下文、更有洞察力，比传统 RAG 强多了。企业在探索 AI 解决方案时很看重这些特质——一个真正理解上下文、避免错误、能处理复杂问题的 AI 可以彻底改变游戏规则。（不过，这需要完美的实现，实际中往往没那么理想。）

通过把非结构化文本和结构化的知识图谱结合起来，GraphRAG 系统能提供感觉上更“有学问”的回答。把知识图谱和 LLM 结合起来，是让 AI 不仅能检索信息，还能真正理解信息的关键一步。

什么是 RAG？

Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG，是一种通过外部知识来增强语言模型回答的技术。RAG 系统不是仅靠模型记忆里的东西（可能过时或不完整）来回答，而是会从外部来源（比如文档、数据库或网络）抓取相关信息，喂给模型来帮助生成答案。

简单来说，RAG = LLM + 搜索引擎：模型先检索支持数据，增强对主题的理解，然后结合内置知识和检索到的信息生成回答。

如上图所示，典型的 RAG 流程包含几个步骤，就像一个智能查找过程：

1. 1. 索引知识：系统先把知识来源（比如一堆文档）分成小块文本，为每块生成 vector embeddings（向量嵌入）。这些嵌入是文本含义的数字表示，存进一个向量数据库或索引中。
2. 2. 查询嵌入：用户提出问题时，查询也会用同样的技术转成向量嵌入。
3. 3. 相似性搜索：系统把查询向量和存储的向量对比，找出与问题最“相似”或相关的文本块。
4. 4. 结合上下文生成：最后，语言模型拿到用户问题和检索到的文本片段作为上下文，生成包含这些信息的回答。

RAG 让 LLM 在现实场景中变得更实用。像 Bing Chat 或各种文档问答机器人就是靠 RAG 提供最新、具体的答案，还能附上参考资料。通过用检索到的文本来“锚定”回答，RAG 减少了 hallucinations（模型瞎编），还能访问超出 AI 训练截止日期的信息。不过，传统 RAG 也有一些明显的局限：

• • 它把检索到的文档基本上当作独立的、非结构化的文本块。如果回答需要综合多个文档的信息或理解它们之间的关系，模型得在生成时自己完成这个重活。
• • RAG 的检索通常基于 semantic similarity（语义相似性）。它能找到相关段落，但不一定理解内容的真正含义，或者一个事实如何与另一个事实关联。
• • 没有内置机制来推理或确保检索数据的一致性；LLM 只是拿到一堆文本，尽力把它们串起来。

在实际中，对于简单的事实查询，比如“这家公司什么时候成立的？”，传统 RAG 表现很好。但对于复杂问题，比如“比较第一季度销售和营销支出的趋势，并找出相关性”，传统 RAG 就可能掉链子。它可能返回一段关于销售的文本，另一段关于营销的，但逻辑整合得靠 LLM 自己来，可能不一定能连贯成功。

这些局限性指向一个机会。如果我们不只是给 AI 一堆文档，而是再给它一个 knowledge graph（知识图谱），也就是实体和它们关系的网络，作为推理的框架呢？如果 RAG 检索不只是基于相似性返回文本，而是返回一组相互关联的事实，AI 就能顺着这些联系生成更有洞察力的回答。

GraphRAG 就是把基于图的知识整合进 RAG 流程。通过这样做，我们希望解决上面提到的多来源、歧义和推理问题。

在深入 GraphRAG 的工作原理之前，我们先搞清楚 knowledge graphs（知识图谱） 和 ontologies（本体论） 是什么——它们是这种方法的基础。

知识图谱（Knowledge Graphs）

知识图谱 是一种对现实世界知识的网络化表示，图中的每个 node（节点） 代表一个实体，每条 edge（边） 代表实体间的关系。

如上图所示，知识图谱以图的形式组织数据，而不是表格或孤立的文档。这意味着信息天然就捕捉了联系。一些关键特点：

• • 灵活性：你可以随时添加新的关系类型或实体的属性，不会搞乱整个系统。图可以轻松扩展以适应新知识。
• • 语义化：每条边都有含义，这让沿着图遍历并提取有意义的推理链成为可能。图不仅能表示内容，还能表示上下文。
• • 支持多跳查询：如果你想知道两个实体如何关联，图数据库可以遍历邻居、邻居的邻居，依此类推。

知识图谱通常存储在专门的 graph databases（图数据库） 或 triplestores（三元存储） 中。这些系统专为存储节点和边、运行图查询而优化。

知识图谱的结构对 AI 系统（尤其在 RAG 场景中）是个大加分项。因为事实是相互关联的，LLM 能拿到一整个相关信息的网络，而不是孤立的片段。这意味着：

• • AI 系统能更好地消除歧义。比如，如果问题提到“Jaguar”，图可以通过关系明确是汽车还是动物，提供文本单独无法给出的上下文。
• • AI 系统可以通过“连接”或遍历收集相关事实。图查询可以提供一个全相关的子图，而不是零散的段落，为模型提供一个预先拼好的拼图，而不是单个碎片。
• • 知识图谱保证一致性。比如，如果图知道产品 X 包含部件 A 和 B，它就能可靠地只列出这些部件，不像文本模型可能会瞎编或漏掉信息。图的结构化特性让事实的聚合更完整、更准确。
• • 图通过追踪推理链的节点和边提供 explainability（可解释性），让推理过程清晰，增加答案的可信度。

总结来说，知识图谱为 AI 的上下文注入了意义。它不是把数据当一堆词袋处理，而是当作一个知识网络。这正是我们希望 AI 在回答复杂问题时拥有的：一个可以导航的、丰富的关联上下文，而不是每次都要硬解析一堆文档。

现在我们了解了知识图谱是什么，以及它如何助力 AI 系统，接下来看看 ontologies（本体论） 是什么，以及它们如何帮助构建更好的知识图谱。

本体论（Ontologies）

在知识系统的语境中，ontology（本体论） 是一个特定领域的知识的正式规范。它定义了该领域中存在的实体（或概念）以及这些实体之间的关系。

本体论通常将概念组织成层级或分类体系，但也可能包含逻辑约束或规则。比如，可以声明“每个订单必须至少包含一个产品项目”。

为什么本体论重要？你可能会问。本体论为一个领域提供了共享的理解，这在整合多个来源的数据或构建需要推理该领域的 AI 系统时特别有用。通过定义一组通用的实体类型和关系，本体论确保不同团队或系统用一致的方式指代事物。比如，如果一个数据集把人叫“Client”，另一个叫“Customer”，通过映射到同一个本体论类（比如 Customer 作为 Person 的子类），就能无缝合并这些数据。

在 AI 和 GraphRAG 的语境中，本体论是知识图谱的蓝图——它决定了图中会有哪些节点和链接。这对复杂推理至关重要。如果你的聊天机器人知道在你的应用中“Amazon”是一个 Company（公司）（而不是河流），而 Company 在本体论中有定义（包含 headquarters、CEO 等属性，以及 hasSubsidiary 等关系），它就能更精确地锚定答案。

现在我们了解了知识图谱和本体论，来看看如何把它们整合进类似 RAG 的流程中。

GraphRAG

GraphRAG 是传统 RAG 的进化版，它明确将知识图谱纳入检索过程。在 GraphRAG 中，用户提问时，系统不只是对文本做向量相似性搜索，还会查询知识图谱中相关的实体和关系。

我们来高层次地走一遍典型的 GraphRAG 流程：

1. 1. 索引知识：输入包括结构化数据（比如数据库、CSV 文件）和非结构化数据（比如文档）。结构化数据通过数据转换，将表格行转为三元组。非结构化数据被拆成可管理的文本块，从中提取实体和关系，同时计算 embeddings（嵌入），生成带嵌入的三元组。
2. 2. 问题分析与嵌入：分析用户查询，识别关键术语或实体，用相同的嵌入模型将这些元素转为嵌入。
3. 3. 图搜索：系统查询知识图谱，找到与关键术语相关的节点，不只是检索语义相似的项目，还利用关系。
4. 4. 结合图上下文生成：生成模型使用用户查询和检索到的图增强上下文生成答案。

在底层，GraphRAG 可以用多种策略整合图查询。系统可能先做常规的语义搜索，找 top-K 文本块，然后遍历这些块的图邻居以收集额外上下文，再生成答案。这确保了即使相关信息分散在不同文档中，图也能把它们拉到一起。在实际中，GraphRAG 可能涉及额外步骤，比如 entity disambiguation（实体消歧）（确保问题中的“Apple”链接到正确的节点，可能是公司或水果）和图遍历算法来扩展上下文。但总体思路如上：搜索 + 图查询，而不只是搜索。

对非技术读者来说，你可以把 GraphRAG 想象成给 AI 增加了一个“类脑”知识网络，除了文档库之外。AI 不再孤立地读每本书（文档），而是有一本事实及其关联的百科全书。对技术读者来说，你可以想象一个架构，里面既有向量索引又有图数据库，两者协同工作——一个检索原始段落，另一个检索结构化事实，都喂进 LLM 的上下文窗口。

构建用于 RAG 的知识图谱：方法

构建支持 GraphRAG 系统的知识图谱有两种主要方法：Top-Down（自上而下） 和 Bottom-Up（自下而上）。它们不完全互斥（通常会混用），但区分它们有助于理解。

方法 1：自上而下（优先本体论）

自上而下的方法从定义领域的本体论开始，由领域专家或行业标准建立类、关系和规则。这个模式加载到图数据库中作为空的框架，指导数据提取和组织，相当于一个蓝图。

一旦本体论（模式）就位，接下来是用真实数据填充它。有几种子方法：

• • 使用结构化来源：如果你有现有的结构化数据库或 CSV 文件，就把它们映射到本体论。如果映射简单，可以通过自动化 ETL 工具将 SQL 表转为图数据。
• • 通过本体论从文本提取：对于非结构化数据（比如文档、PDF），你会用 NLP 技术，但以本体论为指导。这通常涉及编写提取规则或用 LLM 配合引用本体论术语的提示。
• • 手动或半手动整理：在关键领域，可能需要人工验证每个提取的三元组，或手动输入一些数据到图中，特别是一次性设置的关键知识。比如，公司可能手动输入组织架构或产品层级到图中，因为这些数据相对静态且非常重要。

关键在于，自上而下的方法中，本体论在每一步都起到指导作用。它告诉提取算法要找什么，确保输入的数据符合一个连贯的模型。

使用正式本体论的一大优势是你可以利用 reasoners（推理器） 和 validators（验证器） 保持知识图谱一致性。本体论推理器可以自动推断新事实或检查逻辑矛盾，而像 SHACL 这样的工具可以强制执行数据形状规则（类似更丰富的数据库模式）。这些检查能防止矛盾事实，并通过自动推导关系丰富图。在 GraphRAG 中，这意味着即使多跳连接不明确，本体论也能帮助推导出来。

方法 2：自下而上（数据优先）

自下而上的方法直接从数据生成知识图谱，不依赖预定义的模式。NLP 和 LLM 的进步让从非结构化文本中提取结构化三元组成为可能，这些三元组随后被输入图数据库，实体成为节点，关系成为边。

在底层，自下而上的提取可以结合传统 NLP 和现代 LLM：

• • Named Entity Recognition (NER，命名实体识别)：识别文本中的人名、组织、地点等。
• • Relation Extraction (RE，关系提取)：识别这些实体之间是否有提到的关系。
• • Coreference Resolution（共指消解）：弄清楚段落中代词的指代对象，以便三元组使用完整名称。

有像 spaCy 或 Flair 这样的传统方法库，也有整合 LLM 调用的新库用于 IE（信息提取）。另外，像 ChatGPT 插件 或 LangChain 代理 这样的技术可以设置来填充图：代理可以逐个读取文档，找到事实时调用“图插入”工具。另一个有趣的策略是用 LLM 通过读取文档样本建议模式（这有点像本体论生成，但自下而上）。

自下而上提取的一个大问题是，LLM 可能不完美，甚至会“创造性”输出。它们可能瞎编一个不存在的关系，或错误标记一个实体。因此，验证很重要：

• • 对关键事实与源文本交叉检查。
• • 使用多轮提取：比如第一轮提取实体，第二轮验证和填充关系。
• • 人工抽查：让人审阅一部分提取的三元组，尤其是那些影响大的。

这个过程通常是迭代的。你运行提取，找到错误或缺失，调整提示或过滤器，再运行一次。久而久之，这能大幅提高知识图谱的质量。好消息是，即使有些错误，知识图谱对很多查询仍然有用——你可以优先清理对用例最重要的部分。

最后，记住，发送文本进行提取会将你的数据暴露给 LLM/服务，所以要确保符合隐私和保留要求。

GraphRAG 生态中的工具和框架

构建 GraphRAG 系统听起来可能有点复杂，你得管理向量数据库、图数据库、运行 LLM 提取流程等。好消息是，社区正在开发工具让这事变得更简单。我们来简单提一些工具和框架，以及它们的作用。

图存储

首先，你需要一个地方存储和查询知识图谱。传统的图数据库如 Neo4j、Amazon Neptune、TigerGraph 或 RDF triplestores（如 GraphDB 或 Stardog）是常见选择。

这些数据库专为我们讨论的操作优化：

• • 遍历关系
• • 查找邻居
• • 执行图查询

在 GraphRAG 设置中，检索流程可以用这些查询来获取相关的子图。一些向量数据库（像 Milvus 或带 Graph 插件的 Elasticsearch）也开始整合类图查询，但通常专用图数据库提供最丰富的功能。重要的是，你的图存储要能高效检索直接邻居和多跳邻居，因为复杂问题可能需要抓取整个事实网络。

新兴工具

一些新工具正在将图与 LLM 结合：

• • Cognee：一个开源的“AI 记忆引擎”，为 LLM 构建和使用知识图谱。它作为代理或聊天机器人的语义记忆层，将非结构化数据转为结构化的概念和关系图。LLM 能查询这些图以获得精确答案。Cognee 隐藏了图的复杂性：开发者只需提供数据，它就生成可查询的图。它与图数据库整合，提供数据摄取、图构建和 LLM 查询的流程。
• • Graphiti（由 Zep AI 提供）：一个为需要实时、动态记忆的 AI 代理设计的框架。与许多静态数据的 RAG 系统不同，Graphiti 能在新信息到达时增量更新知识图谱。它存储事实及其时间上下文，使用 Neo4j 存储，提供面向代理的 API。与早期基于批处理的 GraphRAG 系统不同，Graphiti 能高效处理流式数据，适合持续学习的长期运行代理，确保答案始终反映最新数据。
• • 其他框架：像 LlamaIndex 和 Haystack 这样的工具添加了图模块，尽管不是以图优先。LlamaIndex 能从文档提取三元组并支持基于图的查询。Haystack 实验了整合图数据库来扩展问答功能，超越向量搜索。云服务商也在增加图功能：AWS Bedrock Knowledge Bases 支持 GraphRAG，通过托管摄取到 Neptune；Azure Cognitive Search 也与图整合。生态系统发展很快。

无需从头开始

重点是，如果你想尝试 GraphRAG，不用从零开始。你可以：

• • 用 Cognee 处理知识提取和图构建，省去自己写提示和解析逻辑的麻烦。
• • 如果需要即插即用的记忆图，尤其是对话或时间相关数据的代理，用 Graphiti。
• • 用 LlamaIndex 或其他工具，只需几行代码就能获得基本的知识图谱提取功能。
• • 依靠成熟的图数据库，省去写自定义图遍历引擎的麻烦。

总之，虽然 GraphRAG 处于前沿，但周边生态正在快速成长。你可以利用这些库和服务快速搭建原型，然后迭代优化知识图谱和提示。

结论

传统 RAG 适合简单的事实查询，但在需要深入推理、准确性或多步回答的查询上会吃力。这时 GraphRAG 就大显身手了。通过结合文档和知识图谱，它用结构化事实锚定回答，减少 hallucinations（瞎编），支持多跳推理，让 AI 能以标准 RAG 无法做到的方式连接和综合信息。

当然，这种能力也有代价。构建和维护知识图谱需要模式设计、提取、更新和基础设施开销。对于简单用例，传统 RAG 仍是更简单高效的选择。但当需要更丰富的回答、一致性或 explainability（可解释性） 时，GraphRAG 的优势显而易见。

展望未来，知识增强的 AI 正在快速发展。未来平台可能直接从文档自动生成图，LLM 直接在图上推理。对于像 GoodData 这样的公司，GraphRAG 将 AI 与分析结合，带来超越“发生了什么”到“为什么发生”的洞察。

最终，GraphRAG 让我们更接近于不仅能检索事实，还能真正理解和推理事实的 AI，就像人类分析师，但规模和速度更大。虽然这条路有复杂性，但目标（更准确、可解释、更有洞察力的 AI）绝对值得投资。关键不仅在于收集事实，而在于连接它们。

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