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隨著生成式 AI 與 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術的不斷發展，傳統只依賴語意相似度檢索的方式，已逐漸無法滿足處理複雜、多關聯數據的需求。Graph RAG 正是為了解決此類局限而誕生，其核心在於運用知識圖譜來捕捉實體之間的關係，從而提供多跳推理、上下文結構化與解釋性更高的生成能力。本文綜合了三篇相關論述，就 Graph RAG 的設計理念、各主要方法及其應用場景做一詳細闡述，假設讀者已對 RAG 的基本概念有所認識。 Graph RAG 核心概念與優勢 傳統 RAG 系統通常在大量文本中以片段形式進行檢索，未能充分考慮資訊間的結構性關聯。而 Graph RAG 則將文本轉換成由實體（節點）與關係（邊）構成的知識圖譜，藉由結構化資訊來： 加強上下文理解：不僅檢索單一文段，而是利用整體圖結構理解跨文件之間的聯繫。 支持多跳推理：透過圖上多步關聯追蹤，能夠回答複雜問題（例如跨越多個領域的訊息整合）。 提供解釋性：使用者可以追溯生成結果的推理路徑，從圖中檢視各實體與關係的連結。 這些優勢使得 Graph RAG 尤其適合處理靜態但結構複雜的知識庫、即時動態查詢以及特定領域（如醫療與法律）的專業應用。 主要方法解析 下列將介紹目前最具代表性的四種…