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RAG（三）GraphRAG进阶：GraphReader-- 基于图的Agent，让大模型“读懂”长文本

上一篇论文介绍了GraphRAG，今天来看一篇算是其进阶版的方法--GraphReader。对于其研究动机，简单来说，LLMs具有强大的规划和反思能力，但在解决复杂任务时，如函数调用或知识图谱问答（KGQA），以及面对需要多次推理步骤的问题时，仍然面临困难。特别是当涉及到长文本或多文档的处理时，现有的方法往往难以充分利用这些模型的能力来捕捉全局信息，并有效地进行决策。

解读GraphRAG

RAG 结合了大型语言模型和信息检索模型的力量，允许它们用从大量文本数据中提取的相关事实和细节来补充生成的响应。事实证明，这种方法在提高模型输出的实际准确性和总体质量方面是有效的。图片然而，随着 RAG 系统得到更广泛的采用，它们的局限性开始浮出水面，具体而言：平面检索: RAG 将每个文档作为一个独立的信息。

微软开源的GraphRAG爆火，Github Star量破万，生成式AI进入知识图谱时代？

知识图谱从不退环境！LLM 很强大，但也存在一些明显缺点，比如幻觉问题、可解释性差、抓不住问题重点、隐私和安全问题等。检索增强式生成（RAG）可大幅提升 LLM 的生成质量和结果有用性。本月初，微软发布最强 RAG 知识库开源方案 GraphRAG，项目上线即爆火，现在星标量已经达到 10.5 k。项目地址：：，它比普通的 RAG 更强大：GraphRAG 使用 LLM 生成知识图谱，在对复杂信息进行文档分析时可显著提高问答性能，尤其是在处理私有数据时。