一、GraphRAG：为什么需要知识图谱？

1.1 传统 RAG 的根本局限

传统 RAG 的检索逻辑是：问题与文档片段的语义相似度。

这种方式对"找信息"很有效，但对"推理信息"无能为力。

典型案例：
用户问：“被公司 A 收购的公司 B，其 CEO 此前在哪家公司任职？”

这需要三跳推理：
• 公司 A → 收购关系 → 公司 B
• 公司 B → CEO 关系 → 人物 X
• 人物 X → 此前任职 → 公司 Y

传统 RAG 会把"收购"“CEO”"任职"等片段都检索出来，但无法自动串联这些关系。

📌 GraphRAG 的解法：预先构建知识图谱，让推理路径可追溯

1.2 GraphRAG 架构详解

核心流程：

原始文档 → 实体抽取 → 关系抽取 → 知识图谱构建 → 图索引
用户查询 → 实体识别 → 图谱遍历 → 相关路径 → 结合向量检索 → LLM 生成

关键步骤：

步骤 1：实体与关系抽取
使用 LLM 从文档中抽取结构化三元组：
(公司A, 收购, 公司B)
(公司B, CEO, 张三)
(张三, 此前任职, 公司Y)

步骤 2：图谱存储与索引

图数据库	特点
Neo4j	最成熟，Cypher 查询语言，社区版免费
NebulaGraph	国产开源，分布式架构，适合大规模图谱
TigerGraph	商业方案，高性能并行计算

同时为每个实体创建向量索引，支持语义搜索。

步骤 3：查询时的图谱遍历

1. 实体识别：从问题中提取关键实体
2. 子图检索：以这些实体为起点，沿关系边遍历 N 跳
3. 路径筛选：根据查询意图筛选相关路径
4. 上下文组装：将路径上的实体和关系文本化，送入 LLM

1.3 GraphRAG 适用场景与成本

适用场景：

领域	应用
金融风控	股权穿透、关联交易识别
法律合规	法规引用链、案例关联
医疗诊断	疾病-症状-药物关系推理
供应链	供应商-制造商-分销商关系追溯

构建成本：

成本项	说明
LLM 调用成本	实体/关系抽取需要大量 LLM 调用
人工校验成本	自动抽取有误差，关键场景需人工审核
图谱维护成本	知识更新需增量更新图谱

📌 成本优化建议：

• • 仅对核心业务领域构建图谱，其余保持向量检索
• • 使用小模型做抽取，大模型做最终生成
• • 采用"图谱 + 向量"混合架构，各有侧重

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二、Agentic RAG：从被动检索到主动探索

2.1 传统 RAG 的"一次性"问题

传统 RAG 是一个线性管道：问题 → 检索 → 生成 → 输出

检索只发生一次，不管检索结果质量如何，LLM 都要硬着头皮生成答案。

问题：
• 检索结果不相关 → LLM 只能"瞎编"或说"不知道"
• 问题复杂，需要多源信息 → 单次检索无法覆盖
• 用户表述不清 → 检索词偏离真实意图

📌 Agentic RAG 的思路：让 Agent 具备"反思"和"迭代"能力

2.2 Agentic RAG 工作流程

Agent 主控循环：

1. 分析问题 → 判断需要什么信息
2. 决策 → 检索？直接回答？反问用户？
3. 执行检索
4. 评估结果 → 信息是否充分？

• • 充分 → 生成回答
• • 不充分 → 调整查询，返回步骤 2

5. 输出回答 + 可选追问

核心能力：

能力	说明
自我评估	Agent 判断当前信息是否足够回答问题
查询重写	检索效果不佳时，自动改写查询再试
多轮检索	复杂问题拆解为子问题，分别检索后综合
工具调用	除检索外，可调用计算器、API、数据库等
反问澄清	问题模糊时主动向用户确认意图

2.3 Agentic RAG 适用场景

场景	Agent 行为
复杂分析报告	多次检索不同数据源，综合整理
多步骤任务	拆解任务，逐步执行检索和操作
对话式咨询	根据对话上下文动态调整检索策略
不确定问题	主动反问用户澄清意图

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