圖RAG
關注創建者：匿名 創建時間：2026-01-05
圖RAG的實例教程
檢索增強生成（RAG）技術可以將生成式AI的參考范圍限定在真實驗證信息內，而圖RAG（GRAG）通過利用知識圖譜的上下文信息進一步減少“幻覺”，為提示添加上下文，提升響應準確性，且在結構化數據源與非結構化文檔的關聯構建上更高效。
此外，圖RAG基于企業數據生成響應，能提升內容清晰度與非技術用戶的可操作性。
建議要求供應商詳細說明：其知識圖譜平臺對圖RAG的支持機制，并在概念驗證中用企業數據演示實際效果。
成功的知識圖譜應用應通過內置功能與集成能力，釋放生成式AI的全部潛力，同時使AI響應可追溯來源——這是建立決策信任與透明度的關鍵。
據LinkedIn報告，通過將企業知識圖譜與 RAG 系統結合使用，其客戶服務人工智能的準確率提高了 78%，同時問題解決時間縮短了 29%。
8. 人工智能生成的答案透明度與可解釋性如何？
使用人工智能系統的每個人都必須能夠信任其輸出。該解決方案能否為每個答案提供清晰的解釋和推理路徑？如果無法解釋和看到系統是如何得出答案的，那么就難以信任這些信息。
需要要求供應商演示：AI 響應如何基于知識圖譜及其本體論生成；響應是否具備可追溯性、可解釋性與可審計性。
9. 價值實現周期多長？
團隊從軟件投資及相關實施成本中獲得回報的速度有多快？系統是否需要大量定制開發？
建議要求供應商：提供案例研究與基準數據（尤其針對大規模、多源部署場景），關注能否在數月內投入使用？還是實際需要一年以上？
10. 供應商的支持服務如何？
建議跟供應商確認：其實施團隊專業度如何？是否具備豐富的知識圖譜構建經驗？能否提供響應迅速的技術支持、全面的文檔與活躍的實踐社區？
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其核心能力不但是通用大模型的有效集成，還通過GraphRAG（基于圖結構的檢索增強生成）+RAG（檢索增強生成）雙引擎的高效技術融合推動智能體基于真實的業務數據理解用戶問題，并提供可追溯，有依據的準確答案。
RAG讓大模型去“翻書”，GraphRAG讓大模型先去“看關系圖譜”，理解知識點之間的邏輯關聯，再回來找證據。
安裝命令：
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
按 Enter 鍵或單擊以查看大圖
安裝后，驗證它是否正常工作：
ollama --version
步驟 2：下載 DeepSeek 模型
建議先下載 15 億參數的小型模型，節省系統資源：
ollama pull deepseek-r1:1.5b
例如，將大模型接入無代碼平臺，通過圖譜與文檔的結合（GRAPH RAG），可實現更精準的文檔理解與知識檢索。比如，在注塑工藝優化場景中，系統可抽取參數、缺陷、案例等信息構建圖網絡，支持智能問答和技術決策。
再舉一個供應鏈的例子。如果消費者在餅干中發現異物，傳統方式是讓數據分析師在各類生產與庫存表中逐一排查，耗時費力。
umuwkja3e2" data-row-id="hrtxwa77rag" data-col-id="xli87n3bmco" data-rowspan="1" data-colspan="1"><p>Ansys剛柔耦合仿真技術在360°折疊顯示模組開發中的應用</p></p></td><td class="ql-table-cell" data-row-id="hrtxwa77rag" data-col-id
檢索增強生成（RAG）技術可以將生成式AI的參考范圍限定在真實驗證信息內，而圖RAG（GRAG）通過利用知識圖譜的上下文信息進一步減少“幻覺”，為提示添加上下文，提升響應準確性，且在結構化數據源與非結構化文檔的關聯構建上更高效。
此外，圖RAG基于企業數據生成響應，能提升內容清晰度與非技術用戶的可操作性。
wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p class="ql-align-justify">Graph RAG 技術最初由微軟提出，雖然目前已有很多開源實現，但大多仍是文檔級的本地應用，難以支撐企業級知識庫的建設。為此，我們基于自身收購的圖數據庫（Graph Studio），構建了完整的 Graph RAG 解決方案。
</p><p class="ql-align-justify">然而，RAG 技術也存在不足之處，為了增強其性能，GraphRAG 被引入以提升回答能力。但無論是 RAG 還是 GraphRAG，它們主要聚焦于非結構化數據（如 Word 文檔、PPT 等），而對結構化數據（如表格數據）的支持則相對薄弱。
6TVmZ3tbUSY4EEjcHEmK8N4qzetkbG1B/J54cx7fXFa8xLQGkQ2QKTZFDKOu8DAPcouPACABvYplRDfIiUoByIAWvk3xMv1dR8ZXSTlvp1ta2LYOYhH4h2Ow819QONx3In2/hO3Fp4dt4ELu3n7lQj+8Q2kExMFDYwd8nGZqTIiUomENGAA+kfA75AQ48753yb3HYCI15RAg
wx_fmt=png&from=appmsg"></p><p>第二種方法是檢索增強生成（RAG）方式，這是目前最常用的方法之一。簡單來說，這種方法不需要大型模型直接擁有企業內部的數據，而是通過 RAG 方式將數據外掛于模型之外。
圖3：透過模型微調的方式，更改大語言模型參數，以應用在專業領域的問答服務上
? 擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG）
如圖4所示，擷取增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)是提升LLM在專業領域表現的一種有效技術。
