在全球数字化浪潮的推动下，大语言模型凭借其卓越的自然语言处理能力，引领着自然语言理解与生成的新纪元。但与此同时，数据随之呈爆炸式增长，也为企业带来了空前的机遇与挑战。如何在海量数据中高效地挖掘、组织和应用知识，则成为企业提升决策效率、增强业务创新力、在市场竞争中抢占先机的关键所在。其中，知识图谱作为一项强大的语义网络技术，以其清晰呈现复杂知识关系的优势，为企业的数据处理和智能应用提供了有力支撑。
在此背景下，微软专为开发者重磅推出《GraphRAG 实践应用白皮书》，涵盖知识图谱的核心内容，从知识图谱的基础概念，包括其概述、表示、存储、查询与抽取方法，到 GraphRAG 的整体架构、实践挑战、图形化展示，以及结合 Agentic RAG 所面临的难题与应对方案，还深入分析了 GraphRAG 在不同应用场景下的最佳实践案例，并对其未来发展方向做出展望，旨在帮助开发者和企业全面深入地了解 GraphRAG 技术，为其在实际业务中的应用提供清晰的指导，从而提升决策效率和业务创新能力，在激烈的市场竞争中抢占先机，实现数字化转型与升级。
01知识图谱基础夯实
白皮书从知识图谱的起源讲起，追溯其发展脉络，让读者深入了解这一技术的根基与演变过程。在此基础上，深入探讨属性图、RDF图模型和OWL本体语言等表示方法，为构建知识图谱夯实基础。分析图数据库特点，助力高效存储海量知识数据。详述知识抽取全过程，涵盖实体、关系和属性抽取及知识融合加工，明晰构建知识图谱路径，精准提取数据价值。
02GraphRAG 全景呈现
白皮书清晰阐述 GraphRAG 的基本概念，揭示其在 RAG 框架中的独特地位与作用。对比传统 RAG，突出 GraphRAG 处理复杂信息优势，如精准实体关系查询、全面全局信息总结。详尽介绍数据处理流程，从文本单元切分到图聚类和社区摘要生成，清晰呈现每一步。深入解析 Local Search、Global Search 和 Drift Search 查询接口，助力企业高效检索知识图谱，满足多元业务需求。
03实践挑战攻克
直面 GraphRAG 应用中的成本和速度难题，提供解决方案，如合理预估 token 消耗、优化调用流程，降低运营成本，提升响应速度。创新评价指标，精准衡量 GraphRAG 效果，持续优化业务流程。探讨技术融合，实现知识图谱增量更新，拓展应用场景，灵活融入企业技术体系，发挥更大价值。
04图形化展示升级与融合创新
强调图形化展示重要性，助力快速洞察业务本质。介绍 yFiles Graphs for Jupyter、plotly、react-force-graph 等工具，提供使用示例和代码参考，轻松实现知识图谱可视化。剖析 Baseline RAG 局限，提出优化方法，如归纳法提升数据质量、问题分析与反思。全面介绍 agentic RAG 处理流程和功能模块，阐释与 Baseline RAG 融合，打造智能高效业务系统。
《GraphRAG 实践应用白皮书》是微软面向开发者精心打造的技术指南，希望助力企业在知识图谱与大语言模型融合领域前行之路。赶快扫码或点击阅读原文下载白皮书，深入学习 GraphRAG 技术，将其应用于实际业务场景中，用前沿技术赋能企业发展，创造更大的商业价值！
白皮书原文作者：胡强辉
微软 AI 全球黑带高级技术专家
多年从事金融、保险及零售等行业的架构设计和研发工作。目前致力于GenAI的前言技术研究和解决方案落地。
