![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-09.png)

近年来，打击黑灰产业逐渐成为金融领域关注的热点，随着银行业贸易融资、信用卡等业务从高速增长阶段转向高质量发展阶段，黑产中介也表现出从个体到团伙化、专业化、规模化的趋势。传统的反欺诈手段难以准确识别这些团伙欺诈行为，团伙成员之间微妙而复杂的关联关系常常被系统忽略，使得识别机制失效。利用[图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)构建银行数据的关系网络图谱，能够更全面地探索潜在的欺诈模式，特别是对于团伙欺诈的检测。关联网络提供了全面而综合的视角，能够揭示已知风险的传播和扩散路径，帮助提升银行系统对团伙性申请欺诈的识别和防范能力。

### 01  图数据库简介

图数据库属于非关系型数据库。普通的关系型数据库使用E-R图是概念模型，更像类图，定义的是类之间的逻辑关系，不是数据的实例之间的关联；而图数据库的模型是物理实现的数据模型，图数据库中的每个点和边表示实例（也称为实体）的属性与实例之间的关联。

图作为一种数据结构能够简洁有力地刻画出普遍事物间的联系，图数据库把数据间的关联作为数据的一部分进行存储，关联上可添加标签、方向以及属性，而其他数据库针对关系的查询必须在运行时进行具体化操作，这也是图数据库在关系查询上相比其他类型数据库有巨大性能优势的原因。

### 02 图算法在团伙欺诈风险识别中的应用

1.团伙识别
基于客户实体的丰富信息，可以很明显地以每个客户为点，每种关联关系为边构成一个大的关系网络。在这样的网络中，有的用户之间的连接较为紧密，有的用户之间的连接关系较为稀疏。其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区，其内部的节点之间有较为紧密的连接，而在两个社区间则相对连接较为稀疏，整个整体的结构被称为社团结构。

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（1）模块度
模块度是评估一个社区网络划分好坏的度量方法，它的物理含义是社区内节点的连边数与随机情况下的边数之差，如果差距比较大，说明社团内部密集程度显著高于随机情况，社团划分的质量较好。模块度取值范围在[-0.5,1]之间。如果节点组中的连边数量超过了随机分配时所得到的期望连边数量，模块度为正数。没有超过，则为负数。
考虑图中边的权重，模块度（Q）的定义如下：

![图数据库](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-09-02.jpeg)

其中：
m 是图中所有边的权重之和；
Aij 是节点 i 和节点 j 之间边的权重和，且 2m = ∑ijAij；
ki 是与节点 i 相连的所有边的权重之和；
Ci 表示节点 i 所属的社区，当 Ci = Cj 时，δ(Ci, Cj) 为 1，否则为 0。

（2）鲁汶算法
鲁汶算法是一个广受认可和应用的社区识别算法，该算法是以最大化图的模块度为首要目标进行计算的，并且由于其较高的效率和优质的结果而受到欢迎。

在社区检测的Louvain方法中，首先通过在所有节点上局部优化模块化来找到小社区，然后将每个小社区分组为一个节点，并重复第一步。重复迭代这两个步骤，直至模块度大小稳定。

![欺诈风险防控](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-09-03.jpeg)

2.模式匹配
基于业务假设及实践经验，可以整理出一些黑产中介的业务模式，在图数据库中，可以通过gsql等查询语言进行子图匹配，去筛选需要的可疑资金链、产业链及业务链模式，挖掘异常行为。

（1）子图匹配
子图匹配的核心概念是给定一个查询图Q和一个数据图G，Q里的每一个点通过一个单射函数映射到G当中去，即单射函数f:V（Q）→V（G）。Q中的每一个点在单射函数作用下唯一映射到G的每个点上去，如上图中Q的1、2、3在G的中的第一个子图匹配是（1、2、3），第二个子图匹配是（2、3、4）。子图匹配的本质就是给一个Q，找到Q在G中的所有匹配，如示例中找到所有的二叉结构。
![子图匹配](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-09-04.jpeg)

（2）搜索算法
做子图匹配可以有两类算法，一类为基于深度搜索加回溯的Backtracking Search方法，一类为基于广度优先的Multi-way Join方法。假设有个Q和一个G，找到Q在G的子图匹配，实际就是在搜索空间查找。把搜索空间定义成一个搜索树，Backtracking Search搜索的策略是深度优先（DFS搜索），再回溯回来；Multi-way Join搜索的策略则是宽度优先（BFS搜索），即在搜索树上一层一层去找。

### 03  实际应用场景

1.挖掘异常票据行为

票据业务可能存在虚假贸易违规套利等情况。为监测银行票据融资风险，可以利用图数据库建立数据模型，监测异常风险。

首先梳理票据背书贸易关系，结合基础属性（包括电话、IP地址、注册地址等）、资金流转、工商关联（包括股权、同法人和实控人等）、上下游关联（包括供应链、发票上下游等）、担保关联等关系搭建以贸易关系为核心的关联图谱，根据已有票据中介或空壳公司等黑样本名单，可以输出与黑样本属性关联或单属性聚集的可疑风险团伙。

然后详细解析黑名单客户的风险行为特征及业务表现，基于企业希望通过票据中介快速回笼资金、票据中介易出现分散收票、集中贴现等业务假设，站在散票、收票、中介勾结三个视角构建图模式。

最后基于已有的可疑风险团伙进行模式匹配，识别出异常票据行为。

2.贷款资金回流

贷款资金是银行借给借款人，按照约定的用途使用的资金。而实际情况中，企业或个人可能出于故意违规或欺诈目的将这笔资金改变其原始的使用方向，回流到借款人账户关联客户账户名下。此时可以交易关系为核心，结合关联关系搭建关联图谱，即可清晰观测到资金回流关系。

为防止资金流向被发现，借款人可能会将贷款资金经非关联方转手再回流到团伙内客户账号（即多度转手回流）。图谱的另一优势就在于可以通过模式匹配的方式精准遍历所有多度回流的异常交易，发现隐蔽的贷款资金回流方式。

### 04   总结与展望

在商业银行防范群发性欺诈风险中，图数据库在很多情况下具有巨大的优势。相对于关系型数据库，图数据库可以通过知识图谱构建可疑团伙的关联风险特征、拓扑结构特征，结合各场景业务数据、客户主体风险数据等综合判断业务异常行为，全面监测群发风险。而相对于基于关系型数据库的传统规则模型，基于图数据库的图谱模型不但可以通过机器学习模型提升风险识别泛化能力，还可以通过增加图谱关联风险属性及图模式提升模型召回率，捕捉遗漏的风险客户。

在实际使用中，团伙识别需要对不同属性进行划分权重，模式匹配需要输出可靠的业务逻辑，并将之转化为图模式，这都需要强大的业务洞察能力和扎实的图谱理论技巧。在银行的风险防控中，实际业务经验和数据分析技术相互促进，同等重要，数据分析人员需要以业务痛点为导向，持续学习前沿技术，不断挖掘业务规律，让算法技术更好地服务于银行的风险预警、监测、核查、反馈全流程应用，为风险处置提供更为充足的事件窗口，减少风险损失。

悦数图数据库通过构建账户、设备、交易等多维关系网络，实时捕捉群发性欺诈中隐蔽的关联模式。其分布式架构支持毫秒级复杂路径查询，可快速识别跨账户的团伙作案特征，结合动态社区发现算法精准定位风险集群。

浅谈图数据库在商业银行群发性欺诈风险防控的应用

![RAG技术](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-08.png)

Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成技术正迅速发展，知识图谱作为传统向量检索的重要补充，极大提升了复杂推理与关系理解能力。本文深度比较了传统RAG与[GraphRAG（图谱RAG）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG)体系的结构、场景、优劣及实现难度，帮助专业人士理清在不同AI应用场景中如何选择最佳解决方案。

![图谱RAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-08-01.jpeg)

近年来，RAG(检索增强生成)技术成为AI领域信息检索与回答生成的主力方案，同时，[知识图谱](https://www.yueshu.com.cn/solutions/knowledge-graph)的引入为解决复杂数据关联与多跳推理带来革命突破。那么，何时选择GraphRAG，何时使用传统RAG?本文将为你梳理最新的行业洞见与技术比较。

### 一、认识传统RAG

传统RAG通过将大语言模型与外部知识库结合，实现高效的信息检索和生成。其主要流程包括:

1.**文档切分:** 先把文档分割成小块。

2.**向量化:** 将这些小块转化为向量嵌入。

3.**存储检索:** 存入向量数据库，利用语义相似性检索相关片段，

4.**上下文补充:** 将检索到的片段提供给语言模型，辅助回答生成。

优点:流程简单、检索高效，适合直接问题解答，尤其是答案集中于单一文档或相关性强的片段时。

缺点:
- 难以支持多实体、多跳推理

- 文档切分可能破坏上下文与跨文档的关系，使得一些合成型、因果型问题难以回答。

### 二、GraphRAG:知识图谱时代的RAG新范式

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-08-02.jpeg)

GraphRAG结合知识图谱，将信息组织为节点(实体、概念、事实)与边(表示各种显性关系)的结构。其核心在于:

- 关系保存:显式存储语义与结构化联系，避免因文本切分而丢失上下文。

- 图结构推理能力:支持多跳推理、层级结构理解、逻辑链路解释等。

- GraphRAG主要优势:
  - 多实体联合推理
  - 复杂关系与因果链追溯
  - 可追溯的解释型回答
  - 构建跨文档、跨概念的知识网络

### 三、核心对比表

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-08-03.png)

### 四、何时选择哪种RAG?

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-08-04.jpeg)

1.传统RAG适用场景

- 快速、简单的问答系统
- 文档检索与技术文档搜索
- 成本敏感型或需要快速上线的项目
- FAO、定义类音询、内容推荐

**优选理由:** 实现快，成本低，适合大多数直观检索。

2.GraphRAG适用场景

- 涉及复杂推理、多实体关系分析
- 需要溯源解释与跨文档推理
- 研究锳拭ヶ捱ぜ组与分析型应用
 - 高度垂直的领域知识体系(如医疗、金融、法律)

**典型应用举例:** 

- 多实体联合查询:如“亚洲供应链中断如何影响欧洲半导体市场?

- 因果/时序推理:如"哪些技术演进促成可再生能源应用?

- 比较分析与根因追溯：如比较各国数据隐私法规对科技创新影响

### 五、领域落地：典型应用案例

1. 医疗健康
  用GraphRAG组织症状、疾病、疗法与患者特征，提升诊断与推荐能力。

2. 金融服务
   以知识图谱建模市场实体、监管政策与经济指标，实现风险评估与投资分析。

3. 法律领域
   支持案件先例关系、裁判规则、法律条文的典型图谱挖掘，超越关键词和相似片段检索.

### 六、架构与数据准备对比

1.技术架构差异

- 传统RAG：聚焦向量相似度，大众数据库/开源技术实现简单。
- GraphRAG：混合图数据库技术，需实现实体识别、关系挖掘和图查询.

2.数据准备复杂度

- 传统RAG：主要处理切分与嵌入。
- GraphRAG：需要大量前置工作，如实体抽取、关系映射、知识融合等，但回报是高端复杂问答能力。

### 七、性能与可扩展性

- 传统RAG
响应速度更快，处理大数据集线性扩展，满足大规模实时调用需求。
- GraphRAG
因涉及多跳图遍历，复杂查询时响应更慢，尤其在高密度大型知识图谱下，横向扩展压力大。

### 八、决策建议与未来趋势

决策要点：

- 明确系统对问题难度、推理深度的需求
- 预算/开发周期有限建议先用传统RAG
- 重视知识深度、关系复杂分析，建议投入GraphRAG

技术演进方向：

- RAG未来趋势是“混合范式”，即结合向量检索与知识图谱推理，二者优势叠加，有望成为下一代智能检索与生成的方向。

### 九、结语

RAG 与知识图谱的融合，正推动AI从“相关”到“关联推理”的跃迁。在专业领域，GraphRAG 的投资或许门槛更高，但带来的推理深度与业务创新值得期待。选择合适方案，既需技术视野，也需业务洞察。希望本文能为专业人士的架构选型提供实用参考。

悦数图数据库以原生ISO-GQL支持与分布式架构，为Graph RAG提供毫秒级千亿节点查询能力，通过图神经网络深度整合多模态数据，实现语义级关联推理。其与LangChain等框架适配，在金融风控等场景验证了图算法对隐性风险识别与动态决策的增强作用。

RAG技术新格局：知识图谱赋能智能检索与生成

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-07.png)

[大型语言模型（LLMs）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG)已经彻底改变了基于自然语言处理（NLP）的应用，包括自动化文本生成、问答系统、聊天机器人等。然而，它们面临一个重大挑战：产生幻觉，即模型生成听起来合理但实际上错误的内容。这削弱了信任，并限制了LLMs在不同领域的适用性。另一方面，知识图谱（KGs）提供了结构化的互联事实集合，以实体（节点）及其关系（边）表示。在最近的研究中，KGs已被用于提供上下文，可以填补LLMs在理解某些话题时的空白，提供了一种缓解LLMs幻觉的有前途的方法，增强了它们的可靠性和准确性，同时受益于它们广泛的适用性。尽管如此，它仍然是一个非常活跃的研究领域，存在许多未解决的开放性问题。在本文中，我们讨论了这些未解决的挑战，涵盖了最新的数据集和基准测试，以及知识整合和评估幻觉的方法。在我们的讨论中，我们考虑了当前大型语言模型（LLMs）在LLM系统中的使用，并针对每个挑战确定了未来的方向。

![大型语言模型](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-07-01.jpeg)

### 研究背景

1.研究问题：这篇文章要解决的问题是大型语言模型（LLMs）在生成文本时容易出现的事实不一致现象，即“幻觉”。这种幻觉会损害用户对AI系统的信任，并在某些情况下生成误导性信息。
2.研究难点：该问题的研究难点包括：幻觉的多面性（如世界知识、自相矛盾、与提示指令或给定上下文的幻觉）、评估幻觉的复杂性（需要评估输出的语义一致性）以及现有数据集和基准测试的局限性。

3.相关工作：该问题的研究相关工作有：利用知识图谱（KGs）提供结构化的事实信息来缓解LLMs的幻觉问题、现有的幻觉检测方法和知识整合模型。

### 研究方法

这篇论文提出了利用知识图谱（KGs）来缓解LLMs的幻觉问题。具体来说，

1.知识图谱的利用：KGs是一种结构化的知识表示形式，由实体（节点）和它们之间的关系（边）组成。通过将KGs的信息整合到LLMs中，可以在推理或生成过程中提供事实基础，从而提高输出的一致性和准确性。

2.知识整合模型的分类：根据其底层架构，可以将不同的知识整合模型进行分类。论文提出了一个分类框架，展示了在不同阶段加入额外信息以增强事实性的可能性。

3.幻觉检测方法：GraphEval提出了一种两阶段的幻觉检测和缓解方法，通过从LLMs输出中提取原子断言并与给定文本上下文进行比较来进行检测。其他方法如KGR、Fleek等也采用了类似的方法，但都存在一些局限性。

4.多提示评估：DefAn数据集通过为每个问答数据点提供15个不同的问题重述，来评估LLMs的鲁棒性和一致性。

### 实验设计

1.数据集：论文评估了多个幻觉检测和数据集，包括Shroom SemEval 2024、MuShroom SemEval 2025、MedHalt、HaluEval、TruthfulQA、FELM、HaluBench、DefAn、SimpleQA等。这些数据集覆盖了多个领域和任务类型，如法律、政治、医学、科技、艺术、金融等。

2.评估指标：使用了多种评估指标，如准确率、校准、F1值等，来评估幻觉检测模型的性能。对于知识整合方法，还使用了BERTScore和BARTScore等语义相似度度量。

3.实验设置：实验设置包括对每个数据集的划分（训练、验证、测试）、子任务的定义以及外部知识的来源（如文本上下文、网页等）。

### 结果与分析

1.幻觉检测效果：现有的幻觉检测方法在识别和处理幻觉方面取得了一定的进展，但仍存在一些问题。例如，多阶段管道方法的鲁棒性和可扩展性有限，且高度依赖于LLMs的提示。

2.知识整合效果：通过将KGs信息整合到LLMs中，可以显著提高输出的一致性和准确性。然而，现有的知识整合方法在快速知识更新和避免提示脆弱性方面仍存在挑战。

3.多提示评估：DefAn数据集的评估结果表明，多提示方法可以提高LLMs的鲁棒性和一致性，但仍需要进一步的研究来验证其在不同场景下的有效性。

### 总结结论

这篇论文总结了利用知识图谱（KGs）来缓解LLMs幻觉问题的现状和挑战。尽管已有方法取得了一定的进展，但幻觉缓解仍然是一个持续的研究问题。论文提出了未来研究的方向，包括大规模数据集、多语言和多任务的评估、细粒度的幻觉检测、减少对文本提示的依赖以及混合使用不同的幻觉缓解方法。通过这些研究方向，论文希望为LLMs的幻觉问题提供更有效的解决方案。

悦数图数据库作为国内领先的企业级原生分布式图数据库，通过结合AI大模型与知识图谱技术，推出自然语言生成图查询方案，有效缓解大模型“幻觉”问题。

知识图谱、大模型与幻觉：自然语言处理的视角

![企业级大模型](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-04.png)

### 前言

生成式AI技术发展迅猛，企业在应用这类技术以解决业务难题时，面临着诸多方案的选择。当前主流的实现途径有：

- Prompt工程（Prompt Engineering）

- 检索增强生成（RAG, Retrieval Augmented Generation）

- 微调（Fine-tuning）

- 从零训练自有基础模型（Train Foundation Model from Scratch）

然而，如何为自己的业务场景选对方法，却鲜有系统性的量化指导。本文将协助你从准确性、实现复杂度、投入努力、TCO（总拥有成本）、易更新性五大维度权衡选择。

### 对比分析维度

![RAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-04-1.png)

1.准确性

各方案输出准确性优劣

- Prompt工程：通过上下文设定和few-shot示例提升大模型对专项任务的适应度，单独看效果不错，但本质上准确性最弱。

- RAG：通过外部数据库检索，将任务相关内容向量化后动态引入上下文，极大提升了准确性，显著减少“幻觉”问题。

- 微调：在专有领域数据上更新模型参数，输出的上下文相关性进一步提升，准确性往往略高于RAG，特别适用于对输出高度可控的场景。

- 从零训练：精度最高，模型完全按场景自定义，幻觉风险极低，但成本与难度也最大。

2.实现复杂度

技能&流程难度评估

- Prompt工程：实现门槛极低，基本不需要编程，关键靠语言与领域知识，模板编写最为灵活。

- RAG：需要一定编程、系统集成能力，要设计嵌入、检索、存储等组件，工具选型影响复杂度。

- 微调：需深度掌握机器学习、数据处理与模型参数调优，难度显著高于前两者。

- 从零训练：综合最复杂，涉及数据收集、清洗、模型架构探索与深度实验，团队需有高级ML/CV背景.

3.实施工作量

时间精力消耗分析

- Prompt工程：模板敏感度极高，一个词汇变化甚至会完全改变输出，需不断迭代实验，但周期和投入量总体较低。

- RAG：需投入嵌入构建、向量库建设等工作，比Prompt工程略高，但可用云服务如Amazon Bedrock等能降低复杂度（可考虑插入云服务RAG流程图）。

- 微调：即使只需少量数据入门，参数选择与调优过程极耗时，工作量显著高于RAG。

- 从零训练：最大，动辄数周乃至数月的数据处理、建模、调优过程，是其他方法无法比拟的。

4.总拥有成本TCO

投资角度全生命周期评比 

- Prompt工程：TCO最低，仅需维护模板与FM接口逻辑，FM本身可采用云API方式，维护压力较小。

- RAG：因涉及多组件（向量化、检索库、FM），整体成本高于Prompt工程，但可通过模块化积木快速调整架构。

- 微调：需高算力硬件与专业人员，大模型底座升级、新数据引入时还要重复调优，维护压力大。

- 从零训练：TCO最高，极其消耗资源，需要专业团队和硬件基础，每次更新模型都要重新训练迭代。

5.架构变更灵活性

![RAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-04-2.png)

【核心参考表1】四大方法全维度高对比

![企业级大模型](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-04-3.png)

### 方案选择建议

1.何时选Prompt工程？

追求“快速实验”或频繁试错，对上下文与FM兼容性要求高，应用场景变化快时优先。

2.何时选RAG？

需要集成外部知识库或自有数据，要求灵活替换数据源、检索引擎、FM等组件，且对输出质量高有较大期望。

3.何时选微调？

需对模型参数及其版本严格管控，或数据/术语极具行业专属特色（如法律、生物医药），对可解释性/复用性要求高。

4.何时必须从零训练？

在需彻底自定义模型架构，或三类方法都无法覆盖极度复杂/敏感场景（如政企或超大规模AI基础设施），有雄厚预算基础和资深团队时。

### 实操Tips与经验补充

- RAG复杂度与云服务：比如Amazon Bedrock等全托管RAG能力，会直接降低开发与维护门槛，是企业落地时的效率加速器。

- RAG与微调易混淆：RAG核心是动态调整检索与prompt链路，微调则关注底层模型参数本身的优化。两者可结合，但实施侧重点不同。

实践建议：实际选型时，优先明确企业的“非可让步”与“可权衡”指标，充分理解每类方案的成本—收益—灵活性—控制力之间的平衡。没有绝对的“最佳解”，只有最适合团队现阶段的选型路线。

### 结语

生成式AI的应用搭建是一门多维权衡的“工程艺术”。本文整理后仅为高阶抉择框架，具体部署还需结合行业属性、合规性、预算、组织能力进一步细化

企业级大模型部署的四大路径：Prompt优化、RAG检索增强、微调预训练模型及从零训练，对比成本、效果与适用场景，结合金融、医疗等行业案例，为企业提供生成式AI落地全指南，助力精准决策，悦数图数据库赋能知识图谱构建，提升AI应用深度与准确性。

企业级大模型应该选择 Prompt、RAG、微调还是从零训练？——生成式AI最佳实践全指南

![图数据库建模](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-03.jpg)

当欧拉在 1736 年用点线结构破解柯尼斯堡七桥问题时，或许未曾想到，这种拓扑思维会演变成今天最炙手可热的数据建模工具 —— [图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)。从金融反欺诈到案件侦破，从电商推荐到保险风控，图建模正以“关系优先”的独特视角，让隐藏的数据关联展现价值。

在使用图数据库的过程中，无论是新手还是老手都可能陷入诸如超级节点卡死查询、可视化分析结果差这些困境。一篇文章带你从 0 到 1 吃透图数据库建模！

### 数据分析是怎么从数仓到图建模的？

**传统数仓阶段：分层处理的效率瓶颈与关系表达缺失**

早期数仓采用 “明细层 - 集市层 - 指标层” 的分层架构，将用户表、订单表等数据按主题预加工为销售报表、留存指标等聚合数据。这种模式的核心价值在于通过预计算提升常规分析效率，例如关联用户与订单表统计季度销售额。但随着业务复杂度提升，其跨维分析成本高、动态响应能力弱的局限性逐渐凸显。

**用户-事件模型：事件抽象的灵活性与关系建模局限**

为解决数仓的灵活性问题，User-Event 模型将用户行为抽象为 “事件流”，通过宽表存储用户标签与行为数据。其核心逻辑是将一切业务动作视为事件，通过时间维度关联用户属性，例如分析留存时只需筛选 “用户再次下单” 的事件。这种模型的进步在于分析维度的自由化和数据采集的标准化，但该模型本质仍是 “二维关系建模”，在业务需要表达网状关系时，需通过事件标记间接实现，无法直接支持多跳关系的高效查询。

**图建模：关系原生表达的新突破**

图建模以 “实体+关系” 的网络结构，将现实世界的复杂关联显性化，解决了前两代模型关系表达、查询效率及复杂场景支持薄弱的痛点。当业务需求从 “统计销量” 转向 “理解用户关系网络”“挖掘隐藏关联模式” 时，图建模因其对复杂关系的高效表达，成为应对高阶数据分析需求的必然选择。

### 如何构建好一个图模型？

**尊重领域实体关系**

在设计图模型时，首先要明确业务领域中的实体和关系。以常见的邮件场景为例，邮件系统如果以「用户」为中心建模，会丢失邮件密送、抄送的复杂关系网；正确做法是将「邮件」设为节点，用边记录发送、接收动作，快速还原业务全貌。

**以性能为目标**

合理区分实体和属性是提升性能的关键。例如，在处理进程和 MD5 文件的关系时，将 MD5 文件作为实体而非属性，可以避免因进程数量过多而影响查询效率。

**考虑可视化分析**

可视化是图数据库的一大优势。将产品的颜色、品牌等属性设为顶点，不仅能加速查询，还能在可视化中直观展示商品的分类信息。比如在使用过程中把商品「颜色 - 品牌 - 型号」拆成顶点，可视化界面直接拖拽筛选，红色产品订单占比一目了然，比 Excel 透视表效率显著提升。

### Tips：如何优化超级节点？

合并边：当两个节点之间存在大量同类型边时，将这些边合并为一条，只记录关键信息，以减少边的数量，提升分析效率。

拆边：若一个节点关联的边过多，可按不同类别拆分成多个边类型，以便在遍历时按特定类型快速查询，提高效率。

拆分点：对于有大量关联关系的超级节点，将其拆分为多个虚拟点，降低节点的稠密程度，使粉丝查询更便捷。

### 多业务场景图建模实战分析

金融行业中，银行利用图数据库创建全域客户关系图谱，以全面了解客户的多层次关联。这种关系图不仅包括了客户的直接交易信息，还涵盖了其购买行为等多维度数据。通过这种方式，金融机构能够更精准地识别潜在的风险点，

贷款回流借款人：主体在还款后短期内又通过其他企业获得资金回流；

借名贷款：账户在关联企业收到贷款后的短时间内有转账收入的行为；

资金流向限制性用途，比如将贷款迅速转给经营范围受限的企业。

此外，在实时申请反欺诈方面，通过对信用卡进件数据进行实时构图，并结合其他数据源补充构图，金融机构可以在第一时间捕捉到可能存在的欺诈信号，极大地提高了风险控制的能力。

在保险行业，保险公司同样借助图数据库的强大功能来打击保险欺诈。通过建立承保信息、理赔信息、联系信息、车辆数据及支付数据之间的复杂关系网，保险公司能够快速发现一车多案的现象——同一辆车或车主在短时间内发生多次理赔案件；历史理赔涉及多种零件更换的情况；甚至伪造事故现场的欺诈行为。这些深入细致的关系分析，使得保险公司能够在海量数据中精确锁定可疑活动，从而有效防范保险欺诈。

而在案件侦查领域，图数据库的应用更是不可或缺。通过构建报案人、嫌疑人、涉案车辆和账户等信息的图模型，警方能够追踪跨事件的关系链路，揭示复杂的犯罪网络。例如，在处理诈骗案件时，可以通过图模型连接多个案件的信息，揭示嫌疑人之间的关联及其作案手法，帮助执法机关更快捷准确地侦破案件。

没有一种万能的Schema能够适用于所有场景；最佳的图模型总是那些最贴合具体业务需求的设计。希望上述的行业案例和实战建议能够为你的图数据库之旅提供指导和灵感。

图数据库建模的三大核心原则，并结合金融、社交等行业的实战案例，手把手教你从零构建高效图模型。无论你是图数据库新手，还是希望提升建模能力的开发者，都能通过本文快速掌握图数据库建模精髓，轻松应对复杂关联数据分析场景，悦数图数据库助你玩转图数据建模。

3大原则+行业实践带你从 0 到 1 吃透图数据库建模！

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-02.png)

### 研究背景

1.研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在检索增强生成（RAG）系统中有效利用图结构来提升大型语言模型（LLMs）的性能，特别是在知识密集型任务中。

2.研究难点：该问题的研究难点包括：现有基准测试未能充分评估图结构在RAG系统中的有效性；现有数据集缺乏领域特定知识和明确的逻辑连接；现有基准测试的任务复杂度划分不细致，无法全面评估模型的复杂推理能力。

3.相关工作：该问题的研究相关工作有：传统的RAG系统通过将文本分块进行索引和检索，但这种方法会牺牲上下文信息；[GraphRAG系统](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG)通过构建外部结构化图来改进LLMs的上下文理解能力，但其在实际任务中的表现不一致。

### 研究方法

这篇论文提出了GraphRAG-Bench，用于评估GraphRAG模型在层次化知识检索和深度上下文推理中的表现。

![GraphRAG-Bench](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-02-1.jpeg)

**具体来说**

1.任务形式化：设计了四个不同难度的任务，从事实检索到创意生成，逐步增加检索难度和推理复杂性。

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-02-2.jpeg)

2.数据集构建：构建了两个数据集，一个是医学指南数据集，包含明确的层次结构和标准化协议；另一个是19世纪小说数据集，包含隐式的非线性叙事。

3.逻辑和证据提取：使用GPT-4.1将原始文本转换为结构化的领域本体，保留实体及其上下文关系和层次依赖关系。

4..问题生成：根据证据的类型生成问题，从孤立子图的检索到全局拓扑感知的综合推理。

5.相关性检查和精炼：实施严格的验证和精炼过程，确保数据集的准确性和实用性。

### 实验设计

1.数据收集：从国家综合癌症网络（NCCN）临床指南和Project Gutenberg图书馆收集了医学指南和小说数据集。

2.实验设计：设计了四个不同难度的任务，并在每个任务上评估了多种GraphRAG框架和传统RAG系统的表现。

3.样本选择：选择了医学指南和小说数据集中的样本，确保数据的多样性和代表性。

4.参数配置：在实验中保持了统一的条件，所有系统使用相同的嵌入模型和生成温度，以公平比较各系统的性能。

### 结果与分析

1.生成准确性（Q1）：在简单事实检索任务中，基本RAG与GraphRAG的表现相当或更优；在复杂任务中，GraphRAG表现出明显的优势，特别是在复杂推理、上下文总结和创意生成任务中。

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-02-3.jpeg)

2.检索性能（Q2）：在简单问题中，RAG在检索离散事实方面表现优异；在复杂问题中，GraphRAG在连接远距离文本片段方面表现出色。

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-02-4.jpeg)

3.图复杂性（Q3）：不同GraphRAG实现生成的索引图在结构上存在显著差异，HippoRAG2生成的图密度最高，节点和边数最多，改善了信息的连接性和覆盖率。

4.效率（Q4）：GraphRAG由于涉及额外的知识检索和图聚合步骤，显著增加了提示长度，特别是在复杂任务中，提示长度的增加可能导致冗余信息的引入，从而降低上下文相关性。

### 总体结论

这篇论文系统地研究了GraphRAG在哪些条件下能够超越传统RAG，并提供了其实际应用的指导。通过提出GraphRAG-Bench，论文为评估GraphRAG模型提供了一个全面的基准测试，揭示了图结构在不同任务中的潜在优势。尽管GraphRAG在复杂任务中表现出色，但在简单任务中可能会引入冗余信息，影响效率。未来的研究可以扩展到多模态数据的评估，进一步验证GraphRAG在异构知识表示中的应用效果。

GraphRAG基于图数据库重构知识检索，通过动态关系网络深度解析复杂关联，突破传统RAG的向量局限。悦数图数据库以高效图计算赋能，实现毫秒级关系推理与实时洞察，在金融风控、科研分析等场景中显著提升知识密集任务精度，开启AI认知新范式。


GraphRAG超越传统RAG：突破知识密集任务的AI新范式

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-01.png)

### 从碎片化到整体化：传统检索的局限性

你是否曾经向系统提出一个复杂问题，却只得到零散、半相关的答案？这正是传统检索方法的局限所在。它们将每一条信息都视为孤立的存在，忽略了更宏观的全局视角。

传统的检索增强生成（RAG）系统在面对多跳推理任务时经常表现不佳，这类任务需要综合多个文档中的信息。这种局限性源于它们对基于向量检索的依赖，这种方法优先考虑相似性而非关系深度。虽然对于直接查询很有效，但这种方法在捕捉不同数据点之间的细微交互方面存在困难。

![检索增强生成](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-01-1.jpeg)

核心问题在于缺乏结构化的知识表示。向量嵌入虽然强大，但无法编码实体之间的显式关系。例如，在法律研究中，关于案例先例及其影响的查询可能会检索到相关文档，但无法建立它们之间的因果或层次链接。这导致了需要人工解释的碎片化输出。

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-01-02.jpeg)

### 知识图谱：重新定义信息处理方式

[知识图谱](https://www.yueshu.com.cn/solutions/knowledge-graph)重新定义了检索系统处理和情境化信息的方式。通过将数据结构化为相互连接的节点（实体）和边（关系），它们实现了静态数据库或基于向量的方法无法达到的推理水平。这种动态结构允许系统遍历关系，发现原本隐藏的洞察。

知识图谱构建中的一个关键技术是关系提取，它识别并编码实体之间的语义链接。与依赖关键词匹配的传统方法不同，关系提取整合了句法和语义依赖关系，确保即使是微妙的连接也能被捕获。例如，在生物医学研究中，这种方法在连接不同研究中的症状与潜在治疗方面发挥了关键作用，为从业者创造了可操作的洞察。

然而，知识图谱的有效性在很大程度上取决于它们的可扩展性和领域特异性。为电子商务优化的图谱，如乐华梅兰的产品推荐系统，可能在医疗保健领域表现不佳，因为数据结构和关系类型不同。这突出了将图谱架构针对特定用例进行定制的重要性。

### 构建增强检索的知识图谱

构建知识图谱类似于为推理设计神经网络——每个节点和边都代表着编码驱动理解关系的深思熟虑的选择。该过程始于实体提取，其中像SpaCy或基于BERT的模型等工具识别关键元素，如人员、组织或技术术语。这一步确保图谱捕获特定领域的细微差别，避免通用数据表示的陷阱。

下一个关键阶段——关系提取，通过映射实体的交互将这些实体转换为连贯的结构。例如，在网络安全领域，将基于BERT的命名实体识别（NER）与图卷积网络（GCN）相结合，显著提高了基准测试中威胁行为识别的准确性。

![增强检索的知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-01-03.jpeg)

一个反直觉的洞察是，较小的、专注于特定领域的图谱在精确任务中往往优于更大的通用图谱。通过限制范围，像QLogicE这样集成量子嵌入的系统在表示复杂关系方面实现了无与伦比的效率，例如制药文本中的药物不良事件。

### 关系映射与实体提取的协同效应

实体提取是有效知识图谱构建的基石，但其真正的力量在于与关系映射的集成。精确的提取过程确保准确识别特定领域的实体，但将这些实体映射为有意义的关系将静态数据转化为可操作的洞察。这种相互作用正是[GraphRAG](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG)真正价值的体现。

一种先进的技术涉及联合提取模型，它将命名实体识别（NER）和关系提取（RE）结合到统一框架中。通过利用多任务学习，这些模型减少了任务间的错误传播，确保在映射关系时具有更高的上下文准确性。例如，网络安全应用经常使用这种方法将威胁行为者与其战术、技术和程序（TTP）联系起来，创建连贯的威胁情报叙述。

然而，关系映射的有效性在很大程度上取决于所应用规则的上下文粒度。在具有模糊或重叠实体定义的领域中映射关系时会出现显著挑战。为了解决这个问题，一些系统融入领域本体来指导映射过程，确保一致性并减少噪音。

### 层次社区聚类：优化图结构

层次社区聚类通过将实体组织成分层的、上下文有意义的群体来细化知识图谱。这种方法不仅简化了图谱；它创建了一个镜像人类推理的结构化层次，实现更直观和精确的查询响应。

该过程依赖于像Leiden这样的算法，这些算法擅长检测大规模图中的密集集群。然后将这些集群按层次排列，较高层总结更广泛的关系，而较低层捕获细粒度细节。这种双层方法弥合了局部特异性和全局上下文之间的差距，确保即使是遥远但语义相关的实体也能有意义地连接。

这种技术的一个关键优势是其减少检索噪音的能力。通过将实体分组为连贯的社区，系统避免了经常稀释查询结果的无关连接。例如，在电子商务中，按层次聚类产品类别——如将"智能手机"归类在"电子产品"下——简化了推荐并增强了用户体验。

### GraphRAG的检索与增强过程

GraphRAG的检索和增强过程通过将上下文推理直接嵌入数据管道，改变了系统处理复杂查询的方式。与依赖孤立文档检索的传统方法不同，GraphRAG动态集成知识图谱以在不同数据点之间建立有意义的连接。这种方法使系统不仅能够检索相关文档，还能检索绑定它们的关系，创建连贯的叙述。
一个关键创新在于上下文图遍历，其中像广度优先推理图（BFRG）这样的算法确定连接实体所需的最佳"跳跃"次数。例如，关于供应链中断对零售定价影响的查询可能遍历代表制造商、物流供应商和市场趋势的节点。研究表明，自适应遍历减少了无关数据检索，显著提高了响应准确性。

此外，上下文增强确保检索到的数据用语义层进行丰富。通过嵌入特定领域的本体，例如精准医学中使用的本体，系统可以以前所未有的清晰度解释像药物相互作用这样的细致查询。这个过程镜像人类推理，其中理解来自连接上下文相关的细节。

### 图衍生上下文的提示增强

将图衍生上下文嵌入提示中，通过使系统能够解释关系而非孤立事实，改变了查询处理。这种技术利用知识图谱的结构深度，其中节点和边编码语义连接，来丰富生成过程。通过将这些连接直接集成到提示中，系统获得了对查询意图和底层上下文的细致理解。

一个关键机制是上下文查询扩展，它重新表述用户查询以包含图相关的实体和关系。例如，在制药研究中，关于药物疗效的查询可以扩展到包括相关化合物、临床试验和不良事件数据。这确保系统不仅检索相关文档，还检索阐明查询范围的关系路径。

然而，这种方法的有效性取决于自适应提示调优，其中提示根据图遍历结果动态调整。这最小化了语义漂移，确保生成的响应与查询保持紧密对齐。

### GraphRAG中的多跳推理

GraphRAG中的多跳推理通过动态导航相互连接的数据点来模拟类人决策制定而蓬勃发展。与静态检索方法不同，GraphRAG采用自适应遍历算法，确定回答查询所需的最佳跳跃次数。这确保系统不仅检索相关数据，还检索支撑它的上下文关系。

这里的一个关键技术是动态路径优化，其中系统在遍历过程中评估每个节点和边的相关性。例如，在金融欺诈检测中，GraphRAG可以跟踪多个账户间的交易，仅在出现有意义的模式时停止。这与固定跳跃方法形成对比，后者有过度简化或过度复杂化检索过程的风险。

然而，多跳推理的有效性取决于上下文阈值，这些阈值定义何时停止遍历。特定领域的因素，如关系的复杂性或知识图谱的密度，影响这些阈值。例如，在网络安全中，过度激进的跳跃可能导致噪音，而不充分的跳跃可能错过关键连接。

### GraphRAG与基础RAG的对比分析

GraphRAG通过将关系理解直接嵌入检索过程，从根本上重新定义了检索系统处理复杂性的方式。与依赖向量相似性检索孤立数据点的基线RAG不同，GraphRAG采用知识图谱集成来映射和遍历实体之间的关系。这种方法使其能够合成多维洞察，使其在分层查询中特别有效。

例如，在法律合同分析中，基线RAG可能检索与关键词相关的条款，但无法建立它们的相互依赖关系。然而，GraphRAG可以跟踪文档间的义务、例外和先例，创建连贯的叙述。这种能力源于语义消歧，其中图结构通过将模糊术语链接到上下文节点来澄清它们。

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-07-01-04.jpeg)

一个常见的误解是GraphRAG的复杂性会减慢性能。实际上，预构建的图结构通过最小化冗余计算来减少查询延迟。这种效率，结合其情境化数据的能力，将GraphRAG定位为需要精确性和深度的领域的变革性工具。

### 性能指标与基准测试

GraphRAG测量上下文精度的能力重新定义了检索系统的评估方式。与专注于孤立文档相关性的传统RAG不同，GraphRAG评估在子图内检索的关系的连贯性。这种转变强调的不仅是找到数据，而是有意义地连接数据，这是金融预测或法律研究等领域的关键因素。

一个关键机制是自适应图遍历，它优化检索相互连接实体所需的跳跃次数。这个过程确保响应不仅准确，而且上下文丰富。例如，FalkorDB与GraphRAG的集成展示了预构建图结构如何减少查询延迟，同时保持高关系保真度，特别是在企业KPI跟踪中。

然而，评估这样的系统带来了挑战。像检索精度这样的指标必须考虑实体相关性和关系深度，使与基于向量的RAG的直接比较变得复杂。此外，基准测试必须适应特定领域的细微差别，因为医疗保健应用的要求与电子商务中的要求显著不同。

### 可解释性与上下文深度

GraphRAG的可解释性在于其通过利用知识图谱内的结构化关系将原始数据转化为连贯叙述的能力。与经常检索孤立数据点的传统RAG不同，GraphRAG确保每个检索的元素都在上下文中锚定，创建无缝的信息流。这种结构化方法在法律分析等领域特别关键，其中理解条款、先例和义务之间的相互作用是至关重要的。

实现这种深度的关键机制是推理路径可视化，其中系统生成如何得出结论的逐步解释。例如，在分子性质预测中，代表功能基团的子图与观察到的行为相链接，使预测既透明又可操作。这个过程不仅增强了信任，还允许用户验证系统的逻辑，这是基线RAG中缺少的功能。
然而，实现这样的清晰度需要平衡图复杂性与可用性。过于密集的图可能会模糊洞察，而过于简化的图可能会失去关键连接。

### 结语

GraphRAG代表了信息检索领域的重大突破，它不仅解决了传统RAG系统的局限性，更重要的是为人工智能系统提供了一种全新的思考和连接信息的方式。通过将知识图谱的结构化表示与生成式AI的强大能力相结合，GraphRAG为各行业的专业人员提供了一个更智能、更可解释的信息检索解决方案。
随着数据量的持续增长和查询复杂性的不断提升，GraphRAG这种能够理解和利用数据间关系的技术将成为未来信息系统的重要基础。无论是在法律研究、医疗诊断、金融分析还是科学研究中，GraphRAG都展现出了巨大的应用潜力和变革性影响。

GraphRAG通过知识关联与实时洞察重塑信息检索，深度挖掘数据潜在价值。悦数图数据库以高效存储与灵活查询能力，助力企业构建复杂关系网络，实现秒级关联分析，赋能精准决策，驱动业务创新，开启智能检索新时代。

GraphRAG：重新定义信息检索

AI Agent通过深度学习与多模态数据整合，革新诊断支持：精准分析影像、解读病历，辅助医生快速识别病灶，提升诊断效率与准确性。实时辅助决策系统优化诊疗流程，减轻医生负担，推动医疗资源均衡化.

赋能智慧医疗：AI Agent在诊断支持中的革新与应用

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-6-27-11.png)

AI 随着 GPT-4 等[大型语言模型 （LLM）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG) 的蓬勃发展，它们可以生成令人印象深刻的类似人类的文本。然而，他们有一个大问题：幻觉。LLM 可以自信地得出完全错误或虚构的答案。当准确性很重要时，这是有风险的。

但有一个解决方法：[知识图谱](https://www.yueshu.com.cn/solutions/knowledge-graph)。他们将信息组织成相互关联的事实和关系，为 LLM 提供坚实的事实基础。通过将知识图谱与 LLM 相结合，我们可以减少幻觉并产生更准确、上下文感知的结果。

这种强大的组合为高级应用程序打开了大门，例如基于图谱的检索增强生成 （RAG）、AI Agent之间顺畅的团队合作以及更智能的推荐系统。

让我们深入了解知识图谱如何解决 LLM 的问题并改变 AI 世界。

### 了解知识图谱

#### 什么是知识图谱？

知识图谱是信息的结构化表示形式，通过实体及其关系对现实世界的知识进行建模。它们由节点 （实体） 和边缘 （关系） 组成，形成一个反映不同信息如何互连的网络。

![](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-1.jpeg)

- 实体（节点）

这些是表示现实世界对象或概念的基本单位。示例包括像 “Marie Curie” 这样的人，像 “Mount Everest” 这样的地方，或者 “光合作用 ”这样的概念。

- 关系 （Edges）

这些说明了实体是如何连接的，从而捕获了它们关联的性质。例如，“居里夫人”发现“钋”或“珠穆朗玛峰”位于“喜马拉雅山”。

通过以这种方式组织数据，知识图谱使系统不仅能够理解孤立的事实，还能够理解它们之间的上下文和关系。

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-2.jpeg)

#### 知识图谱示例：

- Google 的知识图谱，
通过直接在搜索页面上提供有关实体的即时答案和相关信息来增强搜索结果。如果你搜索“阿尔伯特·爱因斯坦”，你会看到他的生平总结、主要作品和相关人物。

- Facebook 的社交图谱，
代表用户及其联系，对朋友、兴趣和活动之间的关系进行建模。这使 Facebook 能够有效地个性化内容、推荐朋友和定位广告。

#### 知识图谱与矢量数据库有何不同？

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-3.jpeg)

知识图谱和矢量数据库以完全不同的方式表示和检索信息。

知识图谱将数据构建为实体（节点）及其显式关系（边缘），使系统能够了解事物是如何连接的并对这些信息进行推理。它们擅长提供上下文、执行逻辑推理以及支持涉及多个实体和关系的复杂查询。

另一方面，向量数据库将数据存储为高维向量，这些向量捕获信息的语义含义，专注于基于相似性的检索。虽然向量表示非常适合通过非结构化数据（如文本或图像）进行快速、可扩展的搜索，但它们缺乏知识图谱提供的明确、可解释的连接。

简而言之，知识图谱通过清晰的关系提供更深入的理解和推理，而矢量数据库则针对快速、基于相似性的搜索进行了优化，而无需了解项目之间的关系。

#### 将知识图谱与 LLM 框架集成

通过将知识图谱与 LLM 应用程序框架集成，我们可以释放强大的协同作用，从而增强 AI 能力。知识图谱为 LLM 提供结构化的事实信息和实体之间的明确关系，使模型建立在现实世界的知识基础上。

这种集成通过为 LLM 提供可靠的参考来生成准确且上下文感知的响应，从而有助于减少幻觉。

![LLM 框架](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-4.jpeg)


因此，将知识图谱与 LLM 集成为各种应用程序开辟了一个充满可能性的世界。

### 应用 1：基于图的检索增强生成 （RAG）

基于图检索的增强生成，通常称为 GraphRAG，是一种高级框架，它将知识图谱 （KG） 的强大功能与大型语言模型 （LLM） 相结合，以增强信息检索和文本生成过程。

通过将图中的结构化知识集成到 LLM 的生成功能中，GraphRAG 解决了传统 RAG 系统的一些固有局限性，例如幻觉和肤浅的上下文理解。

#### 首先了解 Retrieval-Augmented Generation （RAG）

在深入研究 GraphRAG 之前，必须了解检索增强生成 （RAG） 的概念：

- RAG 将检索机制与生成模型相结合，以产生更准确且与上下文相关的响应。

- 在传统的 RAG 系统中，当 LLM 收到查询时，它会使用相似性搜索（通常基于向量嵌入）从语料库中检索相关文档或数据块，并将该信息合并到响应生成中。

#### 传统 RAG 的局限性：

- 浅层上下文理解

- RAG 严重依赖检索到的文档的表面文本，而没有对内容进行深入推理。

- 幻觉
由于缺乏结构化的事实基础，LLM 可能会产生听起来似乎似乎不正确或荒谬的答案。

- 隐式关系

传统的 RAG 无法有效地捕获实体之间的复杂关系，导致多跳推理任务中的响应不完整或不准确。

#### 什么是 GraphRAG？

GraphRAG 通过在检索和生成过程中加入额外的知识图谱层来增强传统的 RAG 框架：

知识图谱集成：GraphRAG 不是检索简单的文本文档或段落，而是从知识图谱中检索包含有关实体及其关系的结构化信息的相关子图或路径。

情境化生成：LLM 使用检索到的图形数据来生成更准确、上下文丰富且逻辑连贯的响应。

#### GraphRAG 的关键组件：

1. 知识图谱 （KG）：

  - 一个结构化数据库，以图形格式存储实体 （节点 ） 和关系 （边缘）。

 - 包含丰富的语义信息和数据点之间的显式连接。

2.检索机制：

- 查询知识图谱以根据输入查找相关实体和关系。

- 利用图形遍历算法和查询语言，如 SPARQL 或 Cypher。

3.大型语言模型 （LLM）：

- 接收输入查询以及检索到的图形数据。

- 生成由 KG 的输入和结构化知识告知的响应。

#### GraphRAG 是如何工作的？分步过程：

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-5.jpeg)

**查询解释：**

- 分析用户的输入查询以识别关键实体和意图。
- 自然语言理解 （NLU） 技术可用于解析查询。

** 图检索：**

- 根据解析后的查询，系统查询知识图谱以检索相关子图谱。
- 检索侧重于与查询相关的实体及其关系。

**上下文嵌入：**

- 检索到的图形数据将转换为 LLM 可以处理的格式。
- 这可能涉及线性化图形或将结构化数据嵌入到文本提示中。

**响应生成：**

- LLM 使用原始查询和知识图谱中的上下文信息生成响应。
- 生成的输出预计会更准确，幻觉的可能性也会降低。

**后处理（可选）：**

- 可以根据知识图谱进一步优化或验证响应，以确保事实的正确性。

### 应用 2：AI 智能体之间的互作性

AI 智能体是一个自主实体，它观察其环境、做出决策并执行作以实现特定目标。这些代理的范围可以从执行预定义任务的简单程序到能够学习和适应的复杂系统。

多代理系统由在共享环境中交互的多个此类 AI 代理组成。在此设置中，代理可以协作、竞争或两者兼而有之，具体取决于系统的设计和目标。

#### Agent智能体互作性的重要性

代理互作性（不同代理相互理解并协同工作的能力）对于处理超出单个代理能力的复杂任务至关重要。在自动驾驶汽车、智能电网和大规模模拟等领域，没有一个代理可以有效地管理所有方面。
互作性确保代理能够：

- 高效沟通：无缝共享信息和意图。
- 协调行动：调整他们的行为以实现共同目标或避免冲突。
- 适应和学习：利用共享的经验随着时间的推移而改进。

如果没有互作性，代理可能会交叉工作，从而导致效率低下甚至系统故障。因此，建立一个用于理解和交互的通用框架对于多代理系统的成功至关重要。

### 知识图谱在智能体互作性中的作用

![知识图谱在智能体](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-6.jpeg)

1.共享知识库

知识图谱 （KG） 充当结构化信息的集中存储库，系统内的所有代理都可以访问。通过将数据表示为相互关联的实体和关系，KG 提供了环境和代理本身的整体视图。这种共享知识库允许代理：

- 访问最新信息：检索有关环境、任务和其他代理的最新数据。

- 贡献知识：使用新发现或更改更新 KG，使系统的知识保持最新。

- 查询关系：了解不同实体如何连接，从而做出更明智的决策。

例如，在智慧城市场景中，交通管理代理、公共交通系统和紧急服务都可以访问包含有关道路状况、事件和资源可用性的实时数据的 KG。

2.标准化理解

知识图谱利用标准化的本体和架构来定义实体、属性和关系。这种标准化可确保所有代理都能一致地解释数据。关键方面包括：

- 常用词汇：代理使用相同的术语和定义，从而减少歧义。
- 统一的数据结构：用于表示信息的一致格式有助于解析和处理。
- 语义清晰：关系和实体类型的明确定义可增强理解。

通过遵守共享的本体，代理可以准确地解释彼此的消息和作。例如，如果一个代理引用 KG 中的“车辆”，则所有其他代理都了解该术语所包含的属性和功能。

### 使用知识图谱实现互作性的好处

1.高效沟通

借助知识图谱提供的共享本体，代理可以更有效地进行通信：

- 减少误解：通用定义可将误解的风险降至最低。
- 简化消息传递：代理可以直接引用实体和关系，避免冗长的解释。
- 清晰度更高：消息结构清晰且准确，有助于快速理解。

例如，在协调任务时，代理可以引用 KG 中的特定实体，其他代理可以立即了解上下文和相关详细信息。

2.协调行动

知识图谱通过提供以下功能，使座席能够更有效地协作：

- 系统状态的可见性：代理可以看到任务、资源和其他代理的当前状态。
- 冲突检测：了解其他代理的计划有助于避免重叠或干扰。
- 战略规划：代理可以将他们的行动与他人保持一致，以实现协同效应。

例如，在物流网络中，送货无人机（代理）可以使用 KG 来优化路线，避免拥堵，并通过相互协调确保及时交货。

3.可扩展性

使用知识图谱可以增强系统的扩展能力：

- 易于集成：新代理可以通过连接到 KG 并遵守已建立的本体来快速投入使用。
- 模块化：可以在不中断整个系统的情况下添加或删除代理。
- 灵活性：随着系统的发展，KG 可以不断发展以适应新型代理或数据。

这种可扩展性对于预期会随着时间的推移而扩展的系统至关重要，例如向交通网络添加更多自动驾驶汽车或将其他传感器集成到 IoT 生态系统中。

### 应用 3：个性化推荐系统

#### 推荐系统概述

推荐系统是现代数字体验不可或缺的一部分，可推动个性化并提高用户参与度。它们帮助用户发现符合他们偏好的产品、服务或内容，使交互更加相关和愉快。

电子商务网站、流媒体服务和社交媒体等平台严重依赖这些系统来保持用户的参与度、提高满意度并促进持续互动。

![个性化推荐系统](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-27-7.jpeg)

**传统方法**
传统上，推荐系统使用两种主要技术：协作筛选和基于内容的方法。协作筛选依赖于用户与项目的交互（例如，用户评分或购买历史记录）来查找相似的用户或项目，并根据模式生成推荐。

另一方面，基于内容的方法使用项目的属性（例如，流派、关键字）将它们与用户偏好相匹配。虽然有效，但这些方法经常面临数据稀缺、缺乏上下文和对复杂用户需求的理解有限等问题。

### 使用知识图谱和 LLM 增强推荐

**知识图谱集成**

知识图谱通过以捕获用户、项目和上下文属性之间明确关系的方式构建数据来增强推荐系统。

通过集成 KG，该系统丰富了数据集，超越了简单的用户与项目交互，使其能够存储有关实体的详细信息，例如产品类别、流派、评级和用户偏好，以及它们的相互联系。

例如，KG 可能会将用户个人资料与他们最喜欢的类型、首选价格范围和以前购买的商品联系起来，从而构建一个包含兴趣和行为的综合地图。

**用于个性化的 LLM**

大型语言模型 （LLM） 为这些丰富的数据集带来了动态的个性化层。它们利用 KG 数据来了解用户的偏好和上下文，以自然语言生成高度定制的推荐。

例如，LLM 可以分析 KG 以查找超出基本属性的联系，例如确定喜欢“科幻小说”的用户也可能喜欢有关太空探索的纪录片。然后，LLM 将这些见解阐明为感觉个性化和直观的建议，通过对话式、上下文感知建议增强用户体验。

**与传统方法相比的优势**

1.更深入的洞察

通过利用 KG 的互连结构，LLM 驱动的系统可以发现传统方法可能会遗漏的不明显的关系。例如，如果用户经常浏览烹饪节目和健身应用程序，系统可能会推荐健康博客或健康食谱书，通过微妙的多跳推理将点点滴滴联系起来。
此功能增强了对新内容的发现，丰富了用户体验，而不仅仅是简单的项目相似性。

2.情境感知建议

LLM 与 KG 结合使用时，可提供符合用户当前情况或意图的上下文感知推荐。例如，如果系统检测到用户在深夜搜索用餐选项，它可以优先考虑附近仍在营业的餐厅，以满足用户的即时需求。
这种整合实时数据（如位置或时间）的能力可确保推荐既相关又及时，从而提高系统的整体实用性。

3.提高多样性

传统方法的关键限制之一是“过滤气泡”，即用户被反复显示相似类型的内容，从而限制了他们获得新体验的机会。KG 和 LLM 在提出推荐时通过考虑更广泛的属性和关系来打破这种模式。
这意味着用户可以接触到多样化但相关的选项，例如向他们介绍他们尚未探索但符合他们兴趣的类型。这种方法不仅可以提高用户满意度，还可以提高系统的能力，以新鲜、引人入胜的内容给用户带来惊喜和愉悦。

### 利用知识图谱实现 AI 转型

知识图谱 （KG） 与大型语言模型 （LLM） 的集成标志着 AI 技术的变革性转变。虽然像 GPT-4 这样的 LLM 在生成类似人类的文本方面表现出了卓越的能力，但它们在解决幻觉和缺乏深入的上下文理解等问题方面却在努力。

KG 提供了一种结构化、互连的方式来存储和检索信息，为 LLM 的准确性和一致性提供了必要的基础。通过利用 KG，基于图形的检索增强生成 （RAG）、多代理互作性和推荐系统等应用程序正在演变为更复杂的上下文感知解决方案。这些系统现在受益于以前无法实现的深入洞察、高效通信和多样化、个性化推荐。

随着 AI 领域的不断扩大，知识图谱和 LLM 之间的协同作用将至关重要。这种强大的组合解决了 LLM 的局限性，为 AI 应用程序开辟了新的途径，这些应用程序不仅准确，而且与真实世界数据的复杂性和细微差别深度一致。

知识图谱不仅仅是一种工具，还是构建下一代智能、可靠的 AI 系统的基础。

知识图谱（KG）与大模型（LLM）的融合正掀起AI技术革命。通过结构化知识注入与语言生成能力的互补，KG为LLM提供可验证的事实基础，显著降低“幻觉”问题；LLM则反哺KG实现自动化构建与动态更新。这种协同进化已渗透工业设计、智能客服、医疗诊断等领域，推动AI向精准推理、可解释决策的下一阶段跃迁。

AI进化论：知识图谱加持下的大模型革命

![大型语言模型和知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26.png)

在当今的 AI 环境中，有两项关键技术正在改变机器理解、推理和自然语言处理：[大型语言模型 （LLM）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG) 和[知识图谱 （KG）](https://www.yueshu.com.cn/solutions/knowledge-graph)。LLM，如 OpenAI 的 GPT 系列或 Meta 的 Llama 系列，在生成类似人类的文本、回答复杂问题和创建跨不同领域的内容方面显示出令人难以置信的潜力。同时，KG 有助于以结构化的方式组织和集成信息，使机器能够理解和推断现实世界实体之间的关系。它们对实体（例如人、地点和事物）以及它们之间的关系进行编码，使其成为问答和信息检索等任务的理想选择。

AI进化论：知识图谱加持下的大模型革命

知识图谱增强的合规医学大模型产学研新范式探索

新兴研究表明，LLM 和 KG 之间的协同作用可以帮助我们创建更具上下文感知性和准确性的 AI 系统。在本文中，我们探讨了将两者集成的不同方法，展示了这如何帮助您利用两者的优势。

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26-2.jpeg)

### 知识图谱和 LLM 集成方法

你可以从三个主要方面来考虑 LLM 和 KG 之间的交互。首先，有知识增强语言模型，其中 KG 可用于增强和告知 LLM 的能力。其次，您有 LLM-for-KGs，其中 LLM 用于加强和改进 KG 的功能。最后，有混合模型，其中 LLM 和 KG 协同工作以实现更高级和更复杂的结果。让我们看看这三个。

**1.知识增强语言模型（KG 增强型 LLM）**

将 KG 与 LLM 集成的直接方法是通过知识增强语言模型 （KALM）。在这种方法中，您可以使用来自 KG 的结构化知识来增强您的 LLM，从而使模型能够将其预测建立在可靠的数据基础上。例如，KALM 可以显着改进以下任务：

命名实体识别 （NER）

通过使用 KG 中的结构化信息来准确识别和分类文本中的实体。此方法允许您将 LLM 的生成能力与 KG 的精度相结合，从而生成既生成又准确的模型。

将 KG 与 LLM 集成的直接方法是通过知识增强语言模型 （KALM）。在这种方法中，您可以使用来自 KG 的结构化知识来增强您的 LLM，从而使模型能够将其预测建立在可靠数据的基础上。例如，KALM 可以通过使用 KG 中的结构化信息来准确识别和分类文本中的实体，从而显着改进命名实体识别 （NER） 等任务。这种方法允许您将 LLM 的生成能力与 KG 的精度相结合，从而生成既准确又准确的模型。

**2.KG 的 LLM**

另一种方法是使用大型语言模型 （LLM） 来简化知识图谱 （KG） 的创建。LLM 可以协助创建知识图谱本体。您还可以使用 LLM 自动提取实体和关系。此外，LLM 通过根据现有模式预测缺失的组件来帮助完成 KG，如 KG-BERT 等模型所示。它们还通过根据语料库验证和检查信息来确保 KG 的准确性和一致性。

![大语言模型](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26-3.jpeg)

** 3.混合模式（LLM-KG 合作）**

混合模型代表了更复杂的集成，其中 KG 和 LLM 在整个理解和生成响应的过程中进行协作。在这些模型中，KG 被集成到 LLM 的推理过程中。

其中一种方法是使用知识图谱对 LLM 生成的输出进行后处理。这可确保模型提供的响应与图形中的结构化数据一致。在这种情况下，KG 充当验证层，纠正 LLM 生成过程中可能出现的任何不一致或不准确之处。

或者，您可以构建 AI 工作流，以便通过查询 KG 以获取相关信息来创建 LLM 提示。然后，此信息用于生成响应，最后根据 KG 进行交叉检查以确保准确性。

![知识图谱平台](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26-4.jpeg)

### 知识图谱和 LLM 集成的好处

将 LLM 与知识图谱集成有很多好处。这里有一些。

**1.增强的数据管理**

将 KG 与 LLM 集成可以让您更有效地管理数据。KG 提供了一种用于组织信息的结构化格式，然后 LLM 可以访问并使用这些信息来生成明智的响应。KG 还允许您可视化数据，您可以使用它来识别任何不一致之处。很少有数据管理系统提供 KG 提供的灵活性和简单性。

**2.情境理解**

通过将 KG 的结构化知识与 LLM 的语言处理能力相结合，您可以对 AI 系统进行更深入的上下文理解。这种集成允许您的模型使用不同信息之间的关系，并帮助您构建可解释的 AI 系统。

**3.协作知识构建**

KG-LLM 集成还有助于创建 KG 和 LLM 相互改进的系统。当 LLM 处理新信息时，您的算法可以使用新的关系或事实更新 KG，这反过来又可用于提高 LLM 的性能。这种自适应过程可以确保您的 AI 系统不断改进并保持最新状态。

**4.动态学习**

通过利用 KG 提供的结构化知识，您可以在医疗保健或金融等领域构建 LLM 驱动的 AI 系统，这些领域的数据是动态的且不断发展的。让您的 KG 持续更新最新信息可确保 LLM 能够访问准确且相关的上下文。这增强了他们生成精确且上下文适当的响应的能力。

**5.改进决策**

将 KG 与 LLM 集成的最显着好处之一是增强了决策过程。通过将其决策建立在结构化、可靠的知识之上，您的 AI 系统可以做出更明智和准确的选择，减少错误和幻觉的可能性并改善整体结果。这方面的一个例子是 GraphRAG 系统，它越来越多地用于使用不属于其训练数据集的事实、有根据的数据来增强 LLM 响应。

**1.一致性和一致性**

在将 KG 与 LLM 集成时可能面临的主要挑战之一是确保两者之间的一致性和一致性。由于 KG 是结构化的，而 LLM 更加灵活和生成性强，因此将 LLM 的输出与 KG 的结构和规则保持一致可能具有挑战性。为确保两个系统协同工作，您需要创建一个缓解器，该缓解器负责提示 LLM，并在 LLM 需要其他上下文时发出 KG 查询。

**2.实时查询**

另一个挑战是实时查询。虽然 KG 可以提供高度准确和结构化的信息，但实时查询它们可能会消耗大量计算成本和时间。如果您希望将 KG 与 LLM 集成以用于实时应用程序，例如聊天机器人或虚拟助手，这可能是一个重大障碍。要超越这一点，您应该确保您的 KG 低延迟且高度可扩展。

**3.可扩展性**

随着数据的增长，管理 KG 并将其与 LLM 集成的复杂性也会增加。可扩展性是一项重大挑战，因为 KG 和 LLM 都需要随着新信息的出现而更新和维护。这要求您构建基础设施以扩展并使用可扩展的技术来支持 KG 查询。

**4.处理幻觉和不准确**

虽然 KG 可以帮助缓解 LLM 中的幻觉问题，但消除幻觉仍然是一项挑战。确保您的 LLM 仅生成事实准确的信息，需要对模型和 KG 进行持续验证和改进。此外，解决 KG 本身的不准确之处可能会使集成过程进一步复杂化。在可能的情况下，您应该使用 KG 可视化工具来检查和改进 KG 数据。

![知识图片创建](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26-5.jpeg)

### LLM 如何在知识图谱创建过程中提供帮助

LLM 在知识图谱创建过程中发挥着越来越重要的作用。GPT-4o 系列、Cohere 模型、Gemini 模型或 Llama 3.1 和 Mistral 的变体等 LLM 都展示了从自然语言文本中检测实体和关系的强大能力，可用于创建 KG。

通过选择正确的 LLM，您可以自动从数据中提取实体和关系，确保您创建的图形全面、准确且持续更新。这在数据不断发展的领域尤其有价值，这使得对知识图谱的手动更新变得繁琐或困难。

**实体解析**

LLM 可以通过准确识别和链接不同数据源中的实体，显著增强 KG 创建中的实体解析过程。这可以帮助您创建更加一致和可靠的 KG，从而提高 AI 系统的性能。

**非结构化数据的标记**

通过利用 LLM 的语言理解能力，您可以有效地使用相关实体和关系标记非结构化数据。这使得将非结构化数据集成到 KG 中变得更加容易，从而扩大了其范围和效用。

**实体和类提取**

LLM 可以有效地从数据集中提取实体和类。此步骤对于创建全面的 KG 至关重要。通过自动执行此过程，您可以减少构建和维护 KG 所需的时间和精力。

**本体对齐**

LLM 可以帮助调整 KG 中的不同本体，确保实体之间关系的一致性和逻辑性。这种一致性对于在 KG 发展过程中保持其完整性和准确性至关重要。

### 使用 LLM 增强知识图谱创建

为了简化 KG 的创建，您可以使用大型语言模型 （LLM），例如 GPT-4o 模型。您可以按以下方式提示 LLM：

“从以下文本中提取关键实体和关系，并生成相应的 Cypher 查询：

在一项研究中，哈佛大学的 Alice Johnson 博士在试验的 II 期对药物 Y 进行了测试，显示患者预后有显着改善。

“从以下文本中提取关键实体和关系并生成相应的 Cypher 查询：在一项研究中，哈佛大学的 Alice Johnson 博士在试验的 II 期期间对药物 X 进行了疾病 Y 测试，结果显示患者预后有显著改善。

`”MERGE (d:Drug {name: "Drug X"})MERGE (disease:Disease {name: "Disease Y"})MERGE (person:Person {name: "Dr. Alice Johnson"})MERGE (institution:Institution {name: "Harvard University"})MERGE (phase:TrialPhase {name: "Phase II"})MERGE (outcome:Outcome {description: "Significant improvement"})MERGE (d)-[:TREATS]->(disease)MERGE (person)-[:STUDIED_BY]->(d)MERGE (d)-[:PART_OF]->(phase)MERGE (person)-[:ASSOCIATED_WITH]->(institution)MERGE (d)-[:RESULTED_IN]->(outcome)`

当新数据传入时，您可以提示 LLM 提取新的实体和关系并更新 KG。

例如，如果新输入为：

“由斯坦福大学的 Bob Smith 博士领导的药物 X 的后续 III 期研究证实了早期的发现。”生成的 Cypher 查询将是：

`MERGE (d:Drug {name: "Drug X"})MERGE (person:Person {name: "Dr. Bob Smith"})MERGE (institution:Institution {name: "Stanford University"})MERGE (phase:TrialPhase {name: "Phase III"})MERGE (d)-[:PART_OF]->(phase)MERGE (person)-[:STUDIED_BY]->(d)MERGE (person)-[:ASSOCIATED_WITH]->(institution)`

因此，使用 LLM 可以显著减少创建 KG 所需的时间。您还可以使用 LLM 生成的查询自动更新 KG。

### 使用知识图谱提高 LLM 性能

或者，将知识图谱 （KG） 集成到大型语言模型 （LLM） 中可以显著提高其性能。在这种方法中，在使用 LLM 生成响应之前，您可以查询 KG 以检索相关上下文。

例如，如果您正在开发医疗保健聊天机器人，并且需要回答有关药物相互作用的问题，则可以先使用 Cypher 匹配查询来查询 KG：

`// Query to find interactions of Drug XMATCH (drug:Drug {name: "Drug X"})-[:INTERACTS_WITH]->(interaction:Drug)RETURN interaction.name AS InteractingDrugs`

从 KG 获得相关数据后，将其合并到 LLM 提示符中。这种方法有助于模型生成更准确且与上下文相关的响应：

`import openai# Assume you retrieved the following data from the KGinteracting_drugs = ["Drug Y", "Drug Z"]# Create a prompt using KG dataprompt = f"""A patient is taking Drug X. What should be considered in terms of drug interactions?Note that Drug X interacts with {', '.join(interacting_drugs)}."""# Call the LLM with enhanced promptresponse = openai.ChatCompletion.create(  model="gpt-4o",  messages=[   {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},   {"role": "user", "content": prompt}  ])print(response.choices[0].message['content'])`

最后，随着 LLM 处理更多查询并提供新信息，您可以更新 KG 以反映新知识。例如，如果 LLM 正确识别了新的药物相互作用，则可以将此关系插入到 KG 中：

`// Update the KG with new interactionMERGE (drug:Drug {name: "Drug X"})MERGE (new_interaction:Drug {name: "Suggested Drug"})MERGE (drug)-[:INTERACTS_WITH]->(new_interaction) `

这种持续的学习循环允许 LLM 和 KG 共同发展，并使您的 AI 系统保持最新状态。 

### LLM 如何从知识图谱中检索信息及其准确性

**1.检索方法**

LLM 可以使用多种方法从 KG 中检索信息，包括直接查询、嵌入和图形遍历算法。这些方法允许 LLM 访问 KG 中的结构化知识，并使用它来通知其输出。

**2.精度系数**

LLM 从 KG 检索的信息的准确性取决于几个因素，包括 KG 的质量、使用的检索方法以及应用信息的上下文。通过优化这些因素，您可以提高 LLM 输出的准确性。

**3.检索信息的准确性**

确保LLM 从 KG 检索的信息的准确性对于维护 AI 系统的可靠性至关重要。必须定期验证和改进 LLM 和 KG，以确保您的 AI 系统提供准确且与上下文相关的信息。

### 知识图谱+大模型双轮驱动解决方案如何提供帮助

当您希望将知识图谱 （KG） 与大型语言模型 （LLM） 集成以用于高级 AI 应用程序时，图数据库提供尖端和可扩展的解决方案旨在满足高性能、实时知识检索的需求。它还提供图形可视化，这简化了构建和管理图形数据的过程。

当您希望将知识图谱 （KG） 与大型语言模型 （LLM） 集成以用于高级 AI 应用程序时，提供了一种尖端且可扩展的解决方案，旨在满足高性能、实时知识检索的需求。它还提供图形可视化，从而简化了构建和管理图形数据的过程。

![知识图谱平台](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26-6.jpeg)

知识图谱平台具有高效表示和查询结构化数据的独特能力，可以捕获实体之间的复杂关系，例如人员、地点、事件等。当您处理需要精确且上下文相关答案的大型数据集时，这一点尤其有用。该数据库易于与 LLM 集成，允许动态交互，LLM 可以实时检索和使用来自 KG 的数据，从而提高 AI 系统的整体性能。

![图形检索增强生成](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-26-7.jpeg)

此外，GraphRAG（图形检索增强生成）功能确保 LLM 不仅可以检索最准确的信息，还可以生成上下文丰富且事实正确的输出。此外，它还支持 KG 查询和向量搜索，这对于在准确性和精度至关重要的领域中构建应用程序非常有益。

结论

大型语言模型 （LLM） 与知识图谱 （KG） 的集成代表了人工智能的巨大进步，使系统能够将 LLM 的自然语言处理优势与 KG 中存储的结构化关系数据相结合。这种协同作用可以增强上下文理解、动态学习和改进的决策能力，使您的 AI 应用程序更加健壮和准确。

然而，集成这些技术并非没有挑战。需要仔细管理对齐和一致性、实时查询、可扩展性和幻觉处理等问题。为了应对这些挑战并最大限度地发挥 LLM 和 KG 集成的优势，提供了一个引人注目的解决方案。

 

知识图谱（KG）与大语言模型（LLM）的集成通过知识增强、检索增强生成（RAG）及神经符号推理等技术，将结构化知识融入语言模型，显著提升其推理准确性、事实一致性及多模态理解能力，同时降低“幻觉”现象，为医疗、金融等垂直领域提供更可靠、可解释的AI解决方案。

构建下一代AI：深入探讨知识图谱 KG 与大模型 LLM 的集成方法

![图谱检索增强生成](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25.png)

深度[图谱检索增强生成（GraphRAG）](https://www.yueshu.com.cn/yueshu-RAG)系统正在推动专业问答、知识管理与自动化研究的边界。本文全面介绍了GraphRAG + DeepSearch系统的核心架构、技术细节和关键实现，并通过图文并茂的方式深入剖析其多智能体、知识图谱、搜索与推理体系，以及工程化的数据流和界面实现，助力专业人士全方位理解和落地先进的知识驱动问答平台。

### 一、系统综述与核心价值

GraphRAG + DeepSearch系统是一款以知识图谱为增强的智能问答平台。它融合了基于图谱的检索增强生成（GraphRAG）与多步深度推理能力，核心理念在于结合传统向量RAG与结构化知识图谱，实现链式探索推理，最终输出可解释、上下文相关且可溯源的专业答案。系统实现了多智能体高效协同，基于图数据库与向量检索，为复杂问题解答赋能全新模式。

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-2.jpeg)

![智能问答平台](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-3.jpeg)

#### 创新点概述

- 全栈GraphRAG平台

  自底向上实现GraphRAG功能，集成知识图谱构建、社区检测与多智能体协

- 多步深度推理

  以证据链追踪、矛盾检测等方式支撑复杂问答

- 智能体体系

  针对不同查询复杂度动态分派专用Agent

![多智能体协同](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-4.jpeg)


- 增量式知识管理

  文件变更检测与自动+人工冲突处理

- 思考过程可视化、解释性AI

  完整推理流程与证据可视化追踪

###  二、系统能力与技术特性

#### 核心能力矩阵

![原生GraphRAG](https://yueshu-website.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/yueshu-website/images/share/2025-06-25-5.jpeg?OSSAccessKeyId=LTAI5tLcuRJtf3emDSbRWVGR&Expires=1750842990&Signature=e9TOjLEACVr9KbhShrUbOyv%2B4UI%3D)

#### 核心技术亮点

- 原生GraphRAG全栈实现

  ：从零实现，无外部依赖。

- 图数据库集成

  ：天然的知识图谱管理和社区感知检索

- 探索链推理

  ：知识空间图遍历推理与追踪

- 证据路径可视化

  ：数据来源与推理轨迹直观呈现

- 流式响应

  ：实时增量生成答案，提升交互体验

- 调试模式

  ：执行追踪与图谱可视化助力开发与排障 

### 三、高阶架构图与系统流程

#### 整体系统架构图

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-6.jpeg)

- 展现层

  ：基于Streamlit的前端，含聊天界面、调试面板KG可视化

- API层

  ：FastAPI服务，提供RESTful接口对接前端与外部

- 业务逻辑层

  ：多智能体调度与核心功能实现

- 检索与推理层

  ：搜索与推理工具，支持丰富检索策略

- 数据层

  ：知识图谱、向量存储、缓存体系

- 处理管线

  ：文档预处理、实体/关系抽取与图谱增量构建

### 四、核心组件与代码结构详解

#### 智能体生态体系（Agent Ecosystem）

![智能体生态体系](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-7.jpeg)

### 五、搜索与推理架构

#### 主要搜索工具与推理组件

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-8.jpeg)

【功能组件关系图，可示意Agent、SearchTool与图谱存储的分层关联】

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-9.jpeg)

#### 检索策略实现

- 本地检索

  ：基于分区社区的向量相似度搜索

- 全局检索

  ：社群摘要聚合+全局过滤（Map-Reduce思想）

- 深度研究

  ：推理链驱动的多步遍历与探索

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-10.jpeg)

- 混合检索

  ：实体与概念相结合的双层关键词方案 

### 六、知识图谱构建全流程

#### 知识抽取与增量图谱

1.文档处理

- 支持多格式：TXT、PDF、-DOCX、DOC、CSV、JSON、YAML

- FileReader.read_file()一站式读取 

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-11.jpeg)

2.实体/关系自抽取

- EntityRelationExtractor.extract()通过LLM识别实体与关系

3.社区检测

- Leiden与SLLPA双算法检测知识社区结构
- CommunityDetector.detect()

4.增量式知识管理与冲突处理

- 增量构建与冲突解决逻辑
- IncrementalBuilder.build()、ConflictResolver类

【此处应插入“知识抽取->社区检测->图谱增量构建”的流程示意图】 

### 七、查询数据流与接口工作流

#### 查询处理核心流程

1.用户

提交查询（聊天界面/接口）

2.API统一网关（FastAPI） 

处理POST请求 /api/chat 或 /api/chat/stream

3.缓存层

优先检查历史答案

- 命中则直接返回
- 未命中则进入智能体推理

4.智能体选择

- AgentCoordinator.get_agent()根据查询类型动态分派

5.智能体执行检索与推理

- 调用SearchTool和推理引擎，访问知识图谱、向量存储

6.流式/标准模式响应

- 支持增量与整体答案输出

7.调试&可视化

- 响应可带推理链与知识图谱可视化数据

【此处建议插入查询响应主流程图，细化每步逻辑】

###  八、前端与API服务

- 展现层

  ：Streamlit前端，支持对话、KG可视化、调试操作

- API层

  ：FastAPI RESTful接口，集成多agent、KG与检索服务

- 实时交互体验

  ：支持流式、标准两种响应方式

- 多级缓存

  ：CacheManager多策略配置，极大提升查询响应速度与资源复用 

### 九、网页端演示

#### 非调试模式下的问答：

![非调试模式下的问答](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-12.jpeg)

调试模式下的问答（包含轨迹追踪（langgraph节点）、命中的知识图谱与文档源内容，知识图谱推理问答等）：

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-13.jpeg)

![GraphRAG](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-14.jpeg)

![知识图谱](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-25-15.jpeg)

###  十、未来规划

1.自动化数据获取：

- 加入定时爬虫功能，替代当前的手动文档更新方式
- 实现资源自动发现与增量爬取

2.图谱构建优化：

- 采用 GRPO 训练小模型支持图谱抽取
- 降低当前 DeepResearch 进行图谱抽取/Chain of Exploration的成本与延迟

3.领域特化嵌入：

- 解决语义相近但概念不同的术语区分问题
- 优化如"优秀学生"vs"国家奖学金"、"过失杀人"vs"故意杀人"等的嵌入区分

4.Agent 性能优化：

- 提升 Agent 框架响应速度
- 优化多 Agent 协作机制

5.项目工程方面优化

- 项目结构优化，现有项目结构过于冗余分散
- 缓存优化，现有缓存只能命中完全相同的查询

GraphRAG + DeepSearch塑造了结构化知识驱动问答和深度推理的行业标杆。系统兼顾了知识图谱的强上下文与因果链优势，以及大模型的灵活推理泛化能力；多Agent多策略调度确保了简单事实类到复杂研究级问题的高质可解释响应。面向未来，系统方案具备极强拓展性，可广泛应用于科学研究、企业智能、法律金融、医疗等专业场景。

GraphRAG+DeepSearch架构融合图神经网络推理与深度语义检索，构建企业级知识协同引擎，实现跨领域知识精准关联。在医药领域赋能药物研发决策，法律场景支持案例智能研判，通过人机协同提升专业领域复杂问题处理效率，驱动行业知识密集型场景智能化升级。

GraphRAG + DeepSearch: 下一代企业级人机协同大模型推理架构及医药法律等领域Agent深度详解

![实时图计算引擎](https://www-cdn.yueshu.cn/yueshu-website/images/share/2025-06-24.png)

在数字经济与区块链技术深度融合的背景下，实时图计算引擎与链上监管沙盒的集成成为构建可信数字基础设施的关键路径。

##  一、实时图计算引擎的技术特性与链上监管需求

实时图计算引擎以动态图数据处理为核心，具备毫秒级响应能力，可实时捕捉数据关联关系。在金融交易反欺诈场景中，引擎能即时识别异常交易模式；在供应链金融中，可追踪货物与资金的实时流向。此类引擎通过流式计算框架处理动态图数据，支持增量更新与实时推理。

链上监管沙盒作为区块链技术的创新应用，通过隔离测试环境实现“监管即服务”。其核心需求包括：

1. **数据透明性**：需对链上交易、智能合约状态进行全量监控；
2. **风险预警**：需实时识别洗钱、操纵市场等违规行为模式；
3. **合规证明**：需生成可验证的监管报告以满足审计要求。

##  二、悦数图数据库的技术适配性

[悦数图数据库](https://www.yueshu.com.cn/database)通过以下技术特性实现与链上监管场景的深度契合：

1. **原生GQL支持**：作为全球首个支持ISO-GQL标准的分布式图数据库，其查询语言可直接映射链上数据结构，支持对智能合约调用关系、跨链交易路径的复杂查询。
2. **混合存储架构**：采用计算存储分离设计，结合行存与列存引擎，在处理链上高频交易数据时，写入吞吐量可达百万TPS，查询延迟低于50ms。
3. **动态图分片**：针对链上数据不断增长的特点，其自动分片技术可将万亿级节点图谱拆分为逻辑子图，支持水平扩展。

##  三、集成方案设计

**1. 数据接入层**
通过区块链轻节点技术实现链上数据实时同步，采用变更数据捕获（CDC）机制，将交易日志、收据数据转换为图模型。例如，将DeFi协议中的流动性池操作映射为“用户-合约-资产”三元组，将NFT转移记录构建为所有权图谱。

**2. 实时分析层**
部署流式图计算引擎，内置20余种图算法模板，包括：

- **异常检测**：通过标签传播算法识别资金快进快出模式；
- **关联分析**：利用社区发现算法挖掘地址簇的关联关系；
- **路径追踪**：采用最短路径算法追溯跨链交易链路。

**3. 监管沙盒层**
构建隔离的监管环境，支持策略的快速验证：

- **智能合约审计**：将合约字节码转换为控制流图，通过模式匹配检测重入漏洞；
- **压力测试**：模拟高并发交易场景，通过图着色算法评估网络拥塞风险；
- **合规回溯**：基于时间旅行查询功能，重现特定区块高度下的系统状态。

##  四、应用实践：数字资产交易所合规平台

某数字资产交易所采用悦数图数据库构建链上监管系统，实现：

1. **实时风控**：将地址标签数据与交易图谱关联，使涉毒资产识别准确率提升至92%；
2. **监管报送**：通过图数据库的元数据导出功能，自动生成符合FATF标准的旅行规则报告；
3. **沙盒创新**：在隔离环境中测试新型跨链协议，将安全验证周期缩短。

##  五、技术挑战与演进方向

当前集成方案仍面临两大挑战：

1. **隐私计算**：需开发支持零知识证明的图查询扩展，实现在加密数据上的关联分析；
2. **异构链适配**：需完善跨链图谱同步机制，解决不同区块链网络的数据模型差异。

随着AI大模型与图计算的融合，集成方案将向认知图谱方向发展。悦数图数据库已开展相关预研，通过图神经网络实现链上行为的预测性监管，为Web3.0时代的数字治理提供新型基础设施。

实时图计算引擎与链上监管沙盒的集成，本质是**动态关联分析**与**可信执行环境**的技术协同。悦数图数据库通过其分布式架构、混合索引及多模态处理能力，为链上监管提供了高效、灵活的数据基座。随着合规科技与区块链技术的持续演进，这一集成方案将重塑数字经济的信任机制，构建起“代码即法律”的新型治理范式。



悦数实时图计算引擎与链上监管沙盒深度融合，通过实时图数据分析赋能区块链监管，实现交易行为动态监测、风险智能识别与合规自动化验证，构建透明可信的链上治理环境，显著提升监管效能与数字资产安全防护水平。