在全球數字化浪潮的推動下，大語言模型憑借其卓越的自然語言處理能力，引領著自然語言理解與生成的新紀元。但與此同時，數據隨之呈爆炸式增長，也為企業帶來了空前的機遇與挑戰。如何在海量數據中高效地挖掘、組織和應用知識，則成為企業提升決策效率、增強業務創新力、在市場競爭中搶占先機的關鍵所在。其中，知識圖譜作為一項強大的語義網絡技術，以其清晰呈現復雜知識關系的優勢，為企業的數據處理和智能應用提供了有力支撐。

在此背景下，微軟專為開發者重磅推出《GraphRAG 實踐應用白皮書》，涵蓋知識圖譜的核心內容，從知識圖譜的基礎概念，包括其概述、表示、存儲、查詢與抽取方法，到 GraphRAG 的整體架構、實踐挑戰、圖形化展示，以及結合 Agentic RAG 所面臨的難題與應對方案，還深入分析了 GraphRAG 在不同應用場景下的最佳實踐案例，并對其未來發展方向做出展望，旨在幫助開發者和企業全面深入地了解 GraphRAG 技術，為其在實際業務中的應用提供清晰的指導，從而提升決策效率和業務創新能力，在激烈的市場競爭中搶占先機，實現數字化轉型與升級。

01知識圖譜基礎夯實

白皮書從知識圖譜的起源講起，追溯其發展脈絡，讓讀者深入了解這一技術的根基與演變過程。在此基礎上，深入探討屬性圖、RDF圖模型和OWL本體語言等表示方法，為構建知識圖譜夯實基礎。分析圖數據庫特點，助力高效存儲海量知識數據。詳述知識抽取全過程，涵蓋實體、關系和屬性抽取及知識融合加工，明晰構建知識圖譜路徑，精準提取數據價值。

02GraphRAG 全景呈現

白皮書清晰闡述 GraphRAG 的基本概念，揭示其在 RAG 框架中的獨特地位與作用。對比傳統 RAG，突出 GraphRAG 處理復雜信息優勢，如精準實體關系查詢、全面全局信息總結。詳盡介紹數據處理流程，從文本單元切分到圖聚類和社區摘要生成，清晰呈現每一步。深入解析 Local Search、Global Search 和 Drift Search 查詢接口，助力企業高效檢索知識圖譜，滿足多元業務需求。

03實踐挑戰攻克

直面 GraphRAG 應用中的成本和速度難題，提供解決方案，如合理預估 token 消耗、優化調用流程，降低運營成本，提升響應速度。創新評價指標，精準衡量 GraphRAG 效果，持續優化業務流程。探討技術融合，實現知識圖譜增量更新，拓展應用場景，靈活融入企業技術體系，發揮更大價值。

04圖形化展示升級與融合創新

強調圖形化展示重要性，助力快速洞察業務本質。介紹 yFiles Graphs for Jupyter、plotly、react-force-graph 等工具，提供使用示例和代碼參考，輕松實現知識圖譜可視化。剖析 Baseline RAG 局限，提出優化方法，如歸納法提升數據質量、問題分析與反思。全面介紹 agentic RAG 處理流程和功能模塊，闡釋與 Baseline RAG 融合，打造智能高效業務系統。

《GraphRAG 實踐應用白皮書》是微軟面向開發者精心打造的技術指南，希望助力企業在知識圖譜與大語言模型融合領域前行之路。趕快掃碼或點擊閱讀原文下載白皮書，深入學習 GraphRAG 技術，將其應用于實際業務場景中，用前沿技術賦能企業發展，創造更大的商業價值！

白皮書原文作者：胡強輝

微軟 AI 全球黑帶高級技術專家

多年從事金融、保險及零售等行業的架構設計和研發工作。目前致力于GenAI的前言技術研究和解決方案落地。