在大數據時代，資料安全不再只是傳統意義上的駭客入侵，連機器學習模型本身也可能面臨內部資料被「中毒」的風險。因此不只是科技業專業人士，平常在使用人工智慧的人，都應該多一點重視數據的完整性以及模型防禦措施。
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 Graph RAG 方法，並從圖結構構建與檢索策略等角度說明它們各自的設計理念與適用場景。 1. Microsoft GraphRAG Microsoft 的 GraphRAG 採用預先構建完整知識圖的策略，首先利用大語言模型（LLM）對文本進行切分與分析，抽取出實體、關係及關鍵陳述，接著運用圖神經網路和社群檢測（例如基於模組度分割）建立層次化結構。對於查詢時，系統不僅檢索單一文段，而是根據各社群所生成的摘要來進行全局及局部的查詢匹配，從而獲得更全面的答案。 主要特點 【圖構建】：預先計算、抽取實體與關係，再以社群檢測劃分圖中社群。
【檢索策略】：根據社群摘要進行全局查詢，也能針對單一實體進行局部檢索。 適用場景 適合分析靜態、數據量龐大且複雜的資料集，如企業知識庫、學術文獻大數據分析等2。 2. LazyGraphRAG LazyGraphRAG 則針對成本優化提出一動態策略，避免提前構建整體知識圖，而是在查詢時動態生成與查詢相關的子圖。透過最佳優先與廣度優先搜尋的混合方法，系統在查詢時間內逐步抽取關聯實體與關係，並藉由設定的相關性檢查預算來平衡計算成本與查詢精確度。 主要特點 【圖構建】：於查詢時依需求動態生成輕量級子圖，無需昂貴的全圖預處理。
【檢索策略】：使用迭代加深的搜尋方法，同時兼顧局部細節與全局關聯，降低 LLM 的實時運算負擔。 適用場景…
近年來，自然語言處理（NLP）技術發展迅速，尤其是大型語言模型（LLM）的出現，使得人們可以透過自然語言與資料庫進行互動，從而更便捷地獲取數據和資訊。Text2SQL 是一種將自然語言轉換為 SQL 查詢語句的技術，它可以將用戶的自然語言問題轉化為資料庫可以理解和執行的 SQL 語句，從而實現自然語言資料庫查詢。然而，現有的 Text2SQL 方法存在一些局限性，例如只能處理結構化查詢、無法處理需要語義推理或世界知識的複雜問題等。 為了克服這些問題，UCB 和 Stanford 的研究人員提出了一種名為 TAG (Table-Augmented Generation) 的新範式，旨在統一 AI 和資料庫，使其能夠更有效地處理更廣泛的現實查詢。TAG 代表了 AI 與資料庫互動方式的典範轉變，從簡單的自然語言到 SQL 查詢的轉換，轉向更整合和協作的方法。[1] 本文將深入探討 TAG 的原理、演算法和優勢，並與其他 Text-to-SQL 方法進行比較。 TAG 的核心思想 TAG 的核心思想是將 LLM 的推理能力與資料庫的計算能力相結合，以處理需要邏輯推理和知識的複雜查詢。 [2] TAG 不僅僅是將自然語言轉換為 SQL 查詢，而是將 LLM 和資料庫管理系統更緊密地結合在一起，使其能夠協同工作，處理更複雜的任務。 [3] TAG 還可以被視為一個統一的範式，它包含了 Text2SQL 和 RAG，這兩種方法可以被看作是更廣泛的 TAG 架構中的特例。這種統一性使 TAG 能夠處理比以前任何一種方法單獨處理的查詢範圍更廣的查詢。 [1] TAG 的工作原理 TAG…
聽朋友說，不久前，某大型集團的 CEO 在一場代理合約談判中失利了。儘管他的團隊準備充足，但在談判桌上，卻缺少了最關鍵的數據支持。最後合約被一間小型新創公司搶走，主要原因是對手能夠靈活運用數據，提出了更具說服力的市場洞察，而這位集團 CEO 卻無法即時取得支持談判的關鍵數據。
您的企業要用數據來訓練AI，還是分析預測以獲得商務決策方向？
企業管理者常常面臨同樣的困境：為何公司內部的數據部門和專業人才，無法在更短的時間內產出我期待的數據處理成果？
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大型語言模型 (LLM) 的崛起，為自然語言處理領域帶來了革命性的進展。然而，即使 LLM 再強大，也難以擺脫「知識孤島」的困境：它們的知識僅限於訓練數據，無法獲取最新的資訊，也難以理解複雜的知識體系。為解決這個問題，檢索增强生成 (RAG) 技術應運而生，它允許 LLM 從外部知識庫中檢索相關信息，從而更准确地回答問題或生成文本。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一種結合資訊檢索和文本生成的 AI 技術，它能夠從大量文本數據中檢索相關資訊，並生成更準確、更全面的答案。而 GraphRAG 則是 RAG 的一種新方法，利用圖譜結構來組織和理解文本數據，從而提高檢索效率和答案品質。