嘿，各位向量数据库和AI领域的探索者们，我是你们的老朋友，大禹智库的向量数据库高级研究员王帅旭，也是《向量数据库指南》的作者。今天，咱们来聊聊一个既前沿又实用的话题——GraphRAG，一个通过结合知识图谱来增强检索增强生成（RAG）能力的新方法。如果你对向量数据库和AI应用感兴趣的话，这本书绝对是你的不二之选，里面可是藏着我30多年的实战经验哦！
GraphRAG：知识图谱与RAG的完美融合
在向量数据库的广阔天地里，RAG（检索增强生成）一直是个热门话题。它通过结合向量数据库和大语言模型（LLM），让AI系统能够更智能地理解和回答用户的问题。但是，传统的RAG主要依赖于向量数据库的语义相似度检索功能，这在处理一些复杂问题时可能会显得力不从心。比如，当用户询问一个涉及多个实体和复杂关系的问题时，传统的RAG可能会因为无法准确捕捉到这些实体和关系之间的关联而给出不准确的答案。
为了解决这个问题，GraphRAG应运而生。它通过将知识图谱（KGs）与RAG相结合，为AI系统提供了更强大的信息检索和理解能力。知识图谱是一种数据结构，它根据数据间的关系来存储和联系相关或不相关的数据。这些关系可以是实体之间的直接联系，也可以是它们之间的间接联系，比如通过某个事件或属性建立起来的联系。
那么，GraphRAG是如何工作的呢？接下来，我们就来详细剖析一下它的索引过程。
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