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 ...

图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗时长，经济与时间成本高昂。 效果瓶颈：对复杂问答的解析精度 ...

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 ...

本文为蚂蚁集团TuGraph 团队联合北京大学、浙江大学、中国人民大学、罗格斯大学共同编写的研究成果《Graph Retrieval-Augmented Generation: A Survey》论文解读，文共5942字，预计阅读需要25至30分钟。 大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，但存在缺乏领域 ...

面对复杂的企业知识管理，GraphRAG正通过知识图谱技术，让AI不再是简单地检索，而是真正像人类一样进行关联推理。 在当今信息爆炸的时代，企业知识管理面临三大困境：通用大模型回答缺乏针对性；传统RAG无法串联多源信息；新系统适配成本高昂。GraphRAG ...

随着时间的推移，人工智能领域不断发展，像检索增强生成(RAG，Retrieval-Augmented Generation)这样的传统模型在数据检索方面取得了重大进展，但它们在理解深层上下文含义方面仍然存在困难。GraphRAG提出了一种全新的解决方案，它将图技术与先进的检索方法相结合 ...

2025年9月11日，腾讯优图实验室宣布，正式开源全新图检索增强生成框架——Youtu-GraphRAG。这一框架在成本优化、推理精度和跨领域适配性上取得突破性进展，加速推动大模型在复杂问答场景从“能用”走向“好用”。 近年来，随着大模型在知识问答中的应用不断 ...

GraphRAG是微软开源的一种基于图的检索增强生成（RAG）技术，通过结合知识图谱和大语言模型（LLM），显著提升了AI在处理复杂信息和大型数据集上的能力。它能够从非结构化文本中提取实体和关系，构建知识图谱，并通过图机器学习技术优化查询过程。相比传统 ...