Graph RAG：結合知識圖譜與生成式 AI 的進階檢索技術

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

特別適合成本敏感且查詢模式動態變化的應用，如客服系統、即時數據流分析等³。

3. LightRAG

LightRAG 則採取了混合檢索策略，結合知識圖與向量檢索兩大優勢。它事先進行文本切分及對應實體與關係的抽取，建立起知識圖，同時為各節點生成向量表示。查詢時，首先通過向量初選高相關度候選，再結合圖結構進行細粒度再排序與整理，有效平衡速度與成本，同時支援動態更新與多種資料庫後端（如 NetworkX、Neo4J）。

主要特點

【圖構建】：以 LLM 抽取信息後生成知識圖，並輔以向量表示進行索引。
【檢索策略】：先用向量檢索進行候選篩選，再利用圖結構進行精確排序。

適用場景

適用於需要頻繁資料更新、快速響應查詢的場景，如法律文書分析、金融報告檢索等⁴。

4. PathRAG

PathRAG 聚焦於提取實體間的關係路徑，重點在於捕捉文本中隱含的邏輯關係。該方法以 LLM 抽取信息後構建索引圖，並運用流量剪枝技術去除冗餘路徑，最終將關鍵關係路徑轉換成文本提示以引導生成。這種路徑引導的方法有助於解決傳統 RAG 在邏輯一致性與連貫性上的問題，使生成回應更具說明性。

主要特點

【圖構建】：以文本數據構建索引圖，重點提取實體之間的邏輯關係路徑。
【檢索策略】：利用流量剪枝後，以關係路徑作為文本提示來指導 LLM 生成更具邏輯性、連貫性的答案。

適用場景

適合處理需要跨多步關聯推理的問題，如醫療影像診斷、歷史事件綜合分析等⁵.

（補充）GRAG 方法簡述

除了上述四種主要方法之外，另一類方法（例如 GRAG）則主攻基於文本子圖的多跳推理，其提出透過「文本視圖」與「圖結構視圖」結合處理，進一步加強了對網絡化文獻（例如引用網絡或社群討論串）中信息的綜合檢索與理解⁶。

方法比較與應用場景

下表綜合比較各方法在圖構建與檢索策略上的差異，並概述其最佳應用場景：

方法	圖構建方式	檢索策略	適用場景
Microsoft GraphRAG	預先構建完整知識圖、抽取實體與關係、進行社群檢測	基於社群摘要進行全局與局部查詢	靜態且複雜大數據集（如企業知識庫、學術文獻）
LazyGraphRAG	查詢時動態生成輕量子圖	迭代加深式的最佳／廣度優先混合搜尋	成本敏感、查詢需求動態變化的場景（如即時客服、流數據分析）
LightRAG	結合知識圖與向量索引，支持增量更新與多引擎存儲	向量初選後結合圖結構精排	頻繁更新與高響應要求，如法律文書及金融報告分析
PathRAG	聚焦實體間關係路徑的構建，利用流量剪枝去除冗餘	基於關係路徑轉換文本提示，引導連貫生成	需要多跳推理與邏輯連貫性問題（如醫療診斷、歷史事件總結）

未來趨勢與挑戰

Graph RAG 的發展反映了檢索增強生成技術從單一文本檢索向結構化、知識驅動改造的轉變。未來的挑戰與研究方向包括：

自動化圖更新：如何針對流式數據或持續變化的知識庫，實現知識圖的動態維護與即時更新；
跨領域泛化：將例如 PathRAG 這類針對特定領域的方法，進行跨領域調整與應用；
資源與效能平衡：在保證檢索精度與生成質量的同時，降低計算成本與能耗，例如進一步優化 LazyGraphRAG 的預算控制策略。
多模態應用的挑戰：當前大部分 Graph RAG 方法主要聚焦於純文本數據；然而，現實應用中往往涉及圖像、音訊、視頻等多種數據模態。未來的挑戰在於如何將這些異構數據整合進知識圖譜中，並設計出能兼顧多模態資訊又保持高效檢索和生成效能的系統，為跨領域應用提供更豐富的支持。

總體而言，Graph RAG 不僅能夠有效改善生成回應的上下文連貫性與解釋性，也為未來的問答系統、知識管理及個性化信息檢索提供了廣闊的應用前景。

結論

綜合來看，Graph RAG 透過將知識圖譜引入生成式檢索架構，有效彌補了傳統 RAG 在多關聯、多跳推理上的不足。無論是 Microsoft GraphRAG 的全局社群摘要策略、LazyGraphRAG 的查詢時動態生成、LightRAG 的混合檢索技術，還是 PathRAG 對關係路徑的重點捕捉，各自均針對不同應用場景展現出獨特優勢。隨著技術進一步成熟與跨領域應用的推廣，Graph RAG 有望在未來成為構建更準確、解釋性更高的智能系統的重要組成部分。