第七章：第一节：基于知识图谱的RAG

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第一节：基于知识图谱的RAG 传统RAG框架虽然有效缓解了大型语言模型的知识陈旧和幻觉问题，但在处理复杂查询时仍存在明显局限。依赖非结构化文本向量检索的方式，往往难以捕捉实体间的深层关系，导致上下文检索不精确、信息碎片化，甚至诱发模型产生"幻觉"。为了突破这些瓶颈，将结构化知识图谱融入 RAG 流程的新范式——GraphRAG 诞生。通过利用知识图谱的显式语义关系和图结构优势，GraphRAG能够提供更精准的上下文检索和更强的推理能力，在多跳查询和事实性要求较高的场景中表现尤为出色。一、从传统RAG到知识图谱增强RAG的演进 1.