FAQ
文档摘要
GraphRAG 知识图谱增强检索 — 常见问题解答 导读：本节汇总了学习 GraphRAG 过程中最常遇到的问题，涵盖基础概念、技术选型、性能优化和实际部署四个方面。每个问题都给出深入的分析和可操作的建议，帮助你在实践中少走弯路。 一、基础概念 Q1：GraphRAG 和传统 RAG 到底有什么本质区别？ A：本质区别在于"知识维度"不同。传统 RAG 只在一个维度上工作——文本的向量空间。它的流程是：把文档切成 chunk，嵌入为向量，用户提问也嵌入为向量，然后在向量空间中找最近邻。这个方法擅长回答"是什么"类问题（如"Neo4j是什么？"），但对需要跨实体推理的问题（如"使用 Neo4j 的技术部有哪些同事？"）几乎无能为力。 GraphRAG 在向量空间的基础上增加了"图谱维度"。
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