AI-Compass GraphRAG手艺生态：集成微软GraphRAG、蚂蚁KAG等支流框架，融合学问图谱取狂言语模子实现智能检索生成本文内容由阿里云实名注册用户自觉贡献，版权归原做者所有，阿里云开辟者社区不具有其著做权，亦不承担响应法令义务。具体法则请查看《阿里云开辟者社区用户办事和谈》和 《阿里云开辟者社区学问产权》。若是您发觉本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权赞扬表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。AI-Compass GraphRAG手艺生态：集成微软GraphRAG、蚂蚁KAG等支流框架，融合学问图谱取狂言语模子实现智能检索生成AI-Compass GraphRAG手艺生态：集成微软GraphRAG、蚂蚁KAG等支流框架，融合学问图谱取狂言语模子实现智能检索生成AI-Compass努力于建立最全面、最适用、最前沿的AI手艺进修和实践生态，通过六大焦点模块的系统化组织，为分歧条理的进修者和开辟者供给从完整进修径。GraphRAG模块建立了涵盖支流框架的图检索加强生成手艺生态，将学问图谱取狂言语模子深度融合，实现布局化学问的智能检索取生成。该模块整合了微软GraphRAG模块化图RAG系统、蚂蚁KAG专业范畴学问加强框架、港大LightRAG简单快速检索生成、CircleMind Fast-GraphRAG智能顺应系统等焦点手艺，以及阿里OmniSearch多模态检索、StructRAG夹杂消息布局化等前沿研究。手艺栈包含了nano-graphrag轻量级实现、tiny-graphrag简化版本、GraphRAG-Local-UI当地可视化界面、itext2kg增量学问图谱构制器等专业组件，笼盖了从原型开辟到出产摆设的全流程需求。模块深度集成了深度文档理解、实体关系抽取、多跳推理查询、子图检索优化等焦点手艺，支撑动态VQA数据集、自顺应规划智能体、推理时夹杂消息布局化、多模态学问图谱建立等高级功能。此外，还供给了OpenSPG语义加强可编程学问图谱、KAG手艺演讲取实践分享、LightRAG效率取精确性提拔、GraphRAG当地LLM集成等理论取实践指点，以及医疗诊断、金融阐发、法令征询、科学研究等专业范畴使用案例，帮帮开辟者建立基于图布局学问的下一代智能问答系统，实现愈加精确、全面、可注释的学问办事。Fast GraphRAG 是一个流线型且可提醒的快速图检索加强生成 (GraphRAG) 框架，旨正在供给可注释、高精度、代办署理驱动的检索工做流。它努力于简化高级 RAG（检索加强生成）的实施，无需从头建立复杂的代办署理工做流。Fast GraphRAG 的焦点手艺道理基于图检索加强生成 (GraphRAG)范式。它通过建立和操纵学问图谱来组织和毗连消息，从而实现更切确和上下文的检索。具体来说，该框架操纵个性化PageRank算法正在图布局数据中进行高效摸索，按照查询找到取用户需求最相关的消息节点。连系代办署理驱动的工做流（Agentic Workflows），它可以或许实现更智能、更动态的检索过程，模仿人类推理和决策过程来优化消息获取。这使得RAG系统不只可以或许检索到消息，还能理解消息之间的关系，从而生成高质量、可注释的输出。GraphRAG是微软研究院开辟的一个模块化、基于图的检索加强生成（RAG）系统。它旨正在通过连系学问图谱取大型言语模子（LLMs）的力量，从非布局化文本数据中提取成心义的布局化消息，并正在此根本长进行问答和内容生成。相较于保守RAG方式，GraphRAG可以或许供给更布局化的消息检索和更全面的响应生成。GraphRAG的焦点手艺道理正在于其立异的图-RAG范式。它起首通过天然言语处置（NLP）和狂言语模子（LLM）对非布局化文本进行解析，识别实体、关系和事务，并将其转换为学问图谱（Knowledge Graph）布局。这一过程涉及消息提取（Information Extraction）和图建立（Graph Construction）。正在检索阶段，系统操纵图的拓扑布局和语义消息进行图遍历（Graph Traversal）和径发觉（Path Finding），以获取取查询相关的上下文消息，而非仅仅依赖文本类似度。随后，这些布局化和上下文化的消息被做为加强上下文（Augmented Context）输入到LLM中，通过提醒工程（Prompt Engineering）指导LLM生成更精准、更具逻辑性和连贯性的回覆。这种方式无效处理了保守RAG正在处置复杂关系和多跳推理时的局限性，提拔了回覆的可注释性（Interpretability）和溯源性（Traceability）。KAG（学问加强生成）是一个由蚂蚁集团取OpenKG结合开辟的，基于OpenSPG（语义加强可编程图）框架的专业范畴学问办事框架。它旨正在通过双向加强大型言语模子（LLM）取学问图谱，降服保守检索加强生成（RAG）手艺正在专业学问办事落地中的不脚，供给高效、精确的范畴学问推理和问答处理方案。支撑范畴模子束缚下的学问建模，并实现现实取逻辑的融合暗示。引入逻辑符号指导的夹杂求解和推理引擎，集成了规划、推理和检索三种操做符，可以或许处置复杂多跳问题，连系图谱推理、逻辑计较、Chunk检索和LLM推理。通过学问图谱取原文片段的互索引以及基于语义推理的学问对齐，显著提拔大型言语模子正在专业范畴的学问精确性和分歧性。支撑基于KAG框架自从完成范畴图谱的建立，并供给针对专业范畴学问库的逻辑推理和现实问答能力。做为底层学问根本设备，SPG供给了强大的语义建模能力，将范畴学问以布局化、可编程的体例进行组织和存储，确保学问的切确性和可操做性。连系符号逻辑推理（如法则、计较）和统计推理（如LLM的生成能力），构成一种多模态、多步调的推理链，将天然言语问题为言语取符号连系的问题求解过程，提拔推理的严谨性和可注释性。kg-builder (学问建立器)， kg-solver (学问求解器)， kag-model (模子部门，将来逐渐开源)，协同完成学问的获取、组织、推理和使用。LightRAG是大学和邮电大学研究团队推出的轻量级、高效检索加强生成（RAG）方式。它将图布局融入文本索引和检索，采用双层检索系统，连系增量更新算法，能高效处置分歧条理查询，快速整合新消息，正在生成速度和上下文相关性上表示超卓，适合更多开辟者和小型企业。nano-graphrag 是 GraphRAG 模子的一个简化且易于拜候的实现，旨正在从文本文档中进行学问提取和问答。它供给了一个更易于用户利用和点窜的替代方案，处理了 GraphRAG 实现代码量大、不易阅读研究的痛点，其代码量更小、运转更快。nano-graphrag 的焦点正在于对GraphRAG模子的轻量级沉构取优化。它操纵图布局来组织和毗连文本消息，将学问点及其关系建立成图谱。正在数据处置层面，通过对内容进行MD5哈希来确保数据块的独一性，避免反复存储。正在检索过程中，它支撑朴实RAG（Naive RAG）模式，可以或许间接从建立的学问图谱中检索相关上下文。取原始GraphRAG的一个次要区别正在于全局搜刮策略。原始实现采用Map-Reduce气概来填充上下文，而nano-graphrag则通过识别和选择Top-K个最主要和核心的社区（Community Detection），将这些精选社区的消息做为上下文，极大地提高了检索效率和相关性。这暗示其可能采用了某种图算法（如中怀抱、社区发觉算法）来评估社区的主要性。此外，它集成了言语模子（如DeepSeek）和嵌入功能（如GLM）来处置文本数据并生成嵌入向量，从而实现高效的学问存储、检索取查询。GraphRAG-Local-UI是一个旨正在成为终极的当地图RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索加强生成）和学问图谱（KG）当地狂言语模子（LLM）使用的生态系统。它操纵当地LLM，供给一个用户敌对的界面，用于办理和交互GraphRAG系统，特别专注于对大型文本数据进行索引和查询。目前该项目正处于向的索引/提醒调优和查询/聊天使用过渡的阶段，所有功能都环绕一个强大的核心API建立。该项目基于检索加强生成（RAG）方式，连系当地狂言语模子（LLM）取学问图谱（KG）手艺。其焦点架构包罗：环绕多模态检索加强生成（mRAG）展开。起首指呈现有式 mRAG 存正在非自顺应和过载检索查扣问题，且当前 VQA 数据集无法充实反映。为此建立了 Dyn - VQA 数据集，包含三种动态问题类型。同时提出了首个自顺应规划代办署理 OmniSearch，能及时规划检索动做，大量尝试证明其无效性。StructRAG 是中国科学院和阿里巴巴集团研究人员提出的新 RAG 框架。现有 RAG 方式处置学问稠密型推理使命时，因消息分离难以精确识别环节消息和全局推理。StructRAG 自创人类处置复杂问题时将消息布局化的认知理论，采用夹杂消息布局化机制，按照使命需求建立和操纵布局化学问，提拔 LLMs 正在学问稠密型推理使命上的机能。：按照输入问题和文档焦点内容，选择最合适的学问布局类型，如表格、图形等，利用基于 DPO 的方式锻炼。采用夹杂消息布局化机制，通过三个模块顺次完成使命。夹杂布局由器基于问题和文档焦点内容确定最佳布局类型；分离学问布局化器操纵 LLM 能力将原始文档为对应布局化学问；布局化学问操纵器对问题分化和学问提取以进行精确推理。锻炼夹杂布局由器时，利用合成 - 模仿 - 判断方式建立偏好对，通过 DPO 算法锻炼，使由器能精确选择布局类型。合用于各类学问稠密型推理使命，如财政演讲阐发、多文档消息比力、总结归纳、长链推理、规划使命等，可无效处理使命中消息分离和乐音问题，提拔推理精确性。Tiny GraphRAG 是一个轻量级、约1000行的GraphRAG（图谱检索加强生成）算法的Python实现。它旨正在供给一个易于理解、可点窜且不依赖任何框架的处理方案。该项目标一大特色是仅利用当地运转的言语模子，不依赖于OpenAI或任何贸易大模子办事商，支撑完全当地化摆设和运转。Tiny GraphRAG的焦点手艺道理正在于将学问图谱取检索加强生成（RAG）范式相连系，并出格强调当地化摆设。将抽取的实体和关系为图布局数据，存储正在图数据库中，构成学问图谱（Knowledge Graph）。这凡是涉及节点（实体）和边（关系）的定义。当用户提出查询时，系统会基于查询内容正在学问图谱中进查找或子图婚配，检索出取查询最相关的图谱消息（布局化上下文）。将检索到的学问图谱消息做为加强上下文，输入到当地运转的言语模子中。言语模子连系这些布局化消息，生成更精确、更具上下文相关性的回覆。整个过程不涉及外部API挪用，数据现私和运转效率。为研究人员和开辟者供给一个简练、易于理解和点窜的GraphRAG实现，用于快速验证概念和功能。