day37大模型程序开发-GraphRAG理论

RAG基本回顾

• 实现流程
  • 准备原始的知识库（一个一个的文件组成）
  • 将知识库文件内容进行读取（完整的字符串）
  • 分块处理（新知识库：一段一段的文本字符串组成）
  • 向量转换：将每一段文本chunk转换成向量（向量模型）
  • 将向量数据存储到向量数据库
  • 接受用户的提问，将用户提问转换成向量。
  • 使用用户提问内容的向量表示在向量数据库中进行相似度检索
  • 将检索出的结果结合用户提问作用到一组提示词中
  • 将完整的提示词发送给大模型

GraphRAG快速入门与原理详解

一、GraphRAG快速入门介绍

当前阶段大模型的应用落地急需解决的核心问题有一个是：如何与私域数据交互。而私域数据主要的问题是：需要有效地将企业数据整合进大语言模型中，但由于大模型的上下文处理能力有限，必须精准的选择出哪些数据在当前对话上下文中是有效的。

1. 传统RAG技术实现流程与技术瓶颈

对于那些已经对 RAG（检索增强生成）有一定了解的同学而言，在实践过程中，想必都或多或少地遇到过一系列颇具挑战性的问题。下面将对这些问题进行详细的阐述和分析，以帮助大家更深入地理解它们。

上下文在文本块之间丢失

在 RAG 的应用中，当我们从大量的文档或数据源中检索相关信息时，往往会将这些信息以文本块的形式组合起来，然后输入到生成模型中以获取最终的回答。然而，在这个过程中，一个常见的问题就是上下文在各个文本块之间容易丢失。

随着检索到的文档的增长，性能会下降

随着我们对信息的检索需求不断增加，检索到的相关文档数量也会逐渐增多。在这种情况下，RAG 系统的性能往往会出现明显的下降趋势。

基准RAG难以连接不同的信息点

在很多实际的问答场景中，我们需要通过共享的属性将分散在不同文档或数据片段中的信息片段连接起来，从而提供新的、综合性的见解。然而，基准 RAG 在这方面往往表现不佳。

基准RAG在被要求全面理解大规模数据集或单个大型文档中总结出的语义概念时表现较差

当面对大规模的数据集或单个大型文档时，基准 RAG 在全面理解其中总结出的语义概念方面存在较大的困难。

这主要是因为基准 RAG 的模型架构和训练方法在一定程度上限制了它对复杂语义概念的理解和处理能力。它通常侧重于对局部信息的检索和简单整合，而缺乏对大规模数据或复杂文档的整体语义建模和分析能力。

2. GraphRAG技术方案提出

为了解决这些问题，2024年2月微软研究院正式提出一种基于知识图谱的RAG方法——GraphRAG，这种新方法利用LLM基于私人数据集创建知识图谱。然后，这个图谱与图机器学习技术结合，在查询时执行提示增强。

研究报告地址：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/graphrag-unlocking-llm-discovery-on-narrative-private-data/

该方法一经推出就受到业内广泛关注，经过一段时间的研究，微软研究院与2024年4月正式发布名为《From Local to Global: A Graph RAG Approach to Query-Focused Summarization》的论文，详细阐述了GraphRAG方法的基本流程和卓越性能：

论文中描述GraphRAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）是一种结合图数据库和生成模型的技术，旨在通过构建和查询知识图谱来增强自然语言生成的能力。它通过利用知识图谱的结构化信息来为生成模型提供更精确和背景丰富的上下文，从而改进生成模型的表现，尤其在复杂问题解答和文本生成方面。

简单理解知识图谱：

知识图谱是一种将信息表示为实体（节点）和关系（边）的网络，模仿了人类结构知识的组成方式。它不仅能捕获原始信息，还能捕获跨越多个文档的高阶关系，并具备强大的推理能力。

• 实体

  • 在知识图谱中，实体是知识图谱中的基本单元，代表具体的事物、概念或对象，比如人物、地点、事件、组织、疾病等。例如在一本关于历史的书籍中，“秦始皇”“罗马帝国”等就是实体。

• 关系：

  • 用于描述实体之间的语义联系，比如“属于”“位于”“导致”“治疗”等。这些关系将不同的实体连接起来，形成一个复杂的网络结构，以表达各种知识。比如“糖尿病→治疗→胰岛素”就表示糖尿病和胰岛素之间存在治疗的关系。

二、GraphRAG原理详解

1.GraphRAG整体流程介绍

GraphRAG通过利用大模型从原始文本数据中提取知识图谱来满足跨上下文检索的需求。该知识图将信息表示为互连实体和关系的网络，与简单的文本片段相比，提供了更丰富的数据表示。这种结构化表示使 GraphRAG 能够擅长回答需要推理和连接不同信息的复杂问题。具体来看，GraphRAG 像传统RAG一样，GraphRAG 过程也涉及两个主要阶段：索引和查询。我们依次展开来进行讨论。

2. GraphRAG 索引阶段执行流程

Step 1. 文本切分（Text Unit Splitting）

• GraphRAG 需要处理的是一大篇文档或语料库。首先，它会将这些文档切分为 Text Units（文本单元），这些 Text Units 是对输入文档的细分，通常是按照段落、句子或固定长度的文本块来进行切分。
• 这样做的目的是为了便于对文本内容进行分析，尤其是当需要进行 实体识别 和 关系抽取 时，能够精准地关联到文档中的具体上下文。

Step 2. 实体识别（Entity Extraction）

• 在文本切分之后，GraphRAG 会使用 大模型 对每个 Text Unit 进行处理，提取其中的 实体。这些实体通常是指文档中出现的人物、地点、组织、概念等信息。
• 实体识别的目的是构建 实体图谱（Entity Graph），将所有实体提取出来并为后续的关系挖掘和查询做准备。

Step 3. 关系挖掘（Relationship Extraction）

• 关系挖掘是从文本中识别出实体之间的 关系，例如：谁与谁有关联、某个实体与另一个实体之间的关系是“属于”、“合作”、“对立”等。
• 通过这种关系提取，GraphRAG 可以构建 关系图谱（Relationship Graph），这些关系将有助于后续的 查询引擎 理解和推理。

Step 4. 文本嵌入（Text Embedding）

• 在识别了文本中的实体和关系之后，GraphRAG 会利用 嵌入模型（ Embedding 模型）将文本和实体表示为向量（vectors）。这些向量不仅包括了文本的语义信息，还能为后续的检索和查询提供高效的表示。
• 这些嵌入向量将存储在 向量数据库中，为查询时提供快速的相似度搜索。

Step 5. 构建社区和层级结构（Community and Hierarchical Clustering）

• 通过使用 图谱聚类算法，GraphRAG 会将不同的实体和关系分组，形成多个 社区（Community）。这些社区是根据实体之间的相似度或关系的密切程度进行划分的。
• 这种分组帮助 GraphRAG 更好地理解不同知识领域的结构，为查询时提供更具层次性的上下文信息。

Step 6. 生成索引文件（Indexing）

• 完成上述步骤后，所有的 实体、关系、社区报告、文本单元等信息都会存储在磁盘上的 Parquet 文件中。
• 这些索引文件实际上就是构建好的 知识图谱，包括了文本内容、文本中涉及的实体和关系的结构化表示，并且这些文件是为后续的查询引擎和推理过程提供基础。

总的来说GraphRAG 的 索引阶段 是一个 多步骤 的过程，基本流程是：

1. 文本切分（Text Units）
2. 实体识别（Entity Extraction）
3. 关系挖掘（Relationship Extraction）
4. 文本嵌入（Text Embedding）
5. 社区划分和层级结构（Clustering）
6. 生成索引文件（Indexing）

整个过程的目的是将文档中的原始文本转化为可以进行检索和推理的结构化知识图谱。而 实体识别 和 关系挖掘 通常是在文本切分之后进行的，因为需要先确保文本已经切分成足够小的单元才能进行更精细的分析和抽取。

3.GraphRAG索引阶段流程详解

• 示例文本

《大数据时代》是一本由维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·库克耶合著的书籍，讨论了如何在海量数据中挖掘出有价值的信息。这本书深入探讨了数据科学的应用，并阐述了数据分析和预测在各行各业中的影响力。在书中，作者举了许多实际例子，说明大数据如何改变我们的生活，甚至如何预测未来的趋势。

Step 1.文本切分

假设的切分结果（按50个token分割）：

文本单元1：

• text：《大数据时代》是一本由维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·库克耶合著的书籍，讨论了如何在海量数据中挖掘出有价值的信息。

文本单元2：

• text：这本书深入探讨了数据科学的应用，并阐述了数据分析和预测在各行各业中的影响力。

文本单元3：

• text：在书中，作者举了许多实际例子，说明大数据如何改变我们的生活，甚至如何预测未来的趋势。

然后即可将上述切分结果记录在某张表内，例如我们将其命名为TEXT_UNIT_TABLE，则表内容如下：

id	human_readable_id	text	n_tokens	document_ids
t1	text_unit_1	《大数据时代》是一本由维克托·迈尔-舍恩伯格与肯尼斯·库克耶合著的书籍，讨论了如何在海量数据中挖掘出有价值的信息。	50	doc_1
t2	text_unit_2	这本书深入探讨了数据科学的应用，并阐述了数据分析和预测在各行各业中的影响力。	50	doc_1
t3	text_unit_3	在书中，作者举了许多实际例子，说明大数据如何改变我们的生活，甚至如何预测未来的趋势。	50	doc_1

Step 2.实体识别

• 实体的定义

在自然语言处理中，实体（Entity）通常指的是文本中具有独立存在、能够被明确识别并且具有特定意义的对象。实体通常是指一些特定的名词，它们代表现实世界中的对象或概念，可以是人、地点、组织、事件、日期、物品、概念等。

例如：

1. 人名：维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶
2. 地点：北京、美国
3. 组织名：微软公司、谷歌
4. 事件：新冠疫情、2024东京奥运会
5. 日期：2024年12月、2023年11月
6. 物品：iPhone、蓝牙耳机
7. 概念：大数据、机器学习

• 知识图谱中的实体

在知识图谱中，每个实体都有其独特的标识符和属性（例如，姓名、类型、描述等）。这些属性和关系帮助我们理解实体在特定领域中的作用和上下文。实体识别是图谱构建的重要步骤之一。

例如，假设我们有以下句子："维克托·迈尔-舍恩伯格是《大数据时代》一书的作者，他是大数据领域的专家。"

在这个句子中，实体包括：

1. 维克托·迈尔-舍恩伯格（人名）
2. 《大数据时代》（书名）
3. 大数据领域（概念）

这些实体在知识图谱中将被标识为节点，并且可以与其他节点（如其他作者、书籍、领域等）通过关系（如“写书”，“属于领域”）连接，形成知识图谱中的一个网络结构。同时，在知识图谱中，实体是基础组成单元，它们通过关系（relationship）连接，构成一个图的结构。实体和关系是构建知识图谱的两个基本元素。实体之间的连接关系定义了图谱中的知识和数据。

• 实体识别的作用

实体识别（Entity Recognition）是指从文本中自动识别出这些重要的实体。在GraphRAG的索引阶段中，实体识别是构建知识图谱的第一步，目标是提取出文档中的核心实体，为后续的关系抽取、文本切分等操作打下基础。

实体识别的过程通常涉及：

1. 命名实体识别（NER，Named Entity Recognition）：这是一种自然语言处理（NLP）任务，用来识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地点、日期等。
2. 实体分类：在识别实体之后，还需要根据其属性对实体进行分类，例如将"维克托·迈尔-舍恩伯格"分类为"人名"，将"大数据"分类为"概念"。

• GraphRAG中的实体识别

在GraphRAG的索引过程中，实体识别是与文本切分和关系挖掘同时进行的。具体来说：

1. 实体识别：GraphRAG使用大语言模型（如GPT）识别文本中的实体，并根据其类型为每个实体赋予一个唯一标识符。
2. 实体嵌入：GraphRAG为每个实体生成语义嵌入，即一个高维向量，来描述该实体的语义。实体嵌入可以帮助模型理解实体在不同上下文中的意义和关系。
3. 关系挖掘：在识别实体之后，GraphRAG还会识别实体之间的关系，例如“作者是”、“属于”等。这些关系构成了知识图谱中的边，实体则是图谱中的节点。

• 示例demo实体识别

假设我们使用和之前相同的示例文本《大数据时代》，并从中提取出两个实体：书籍《大数据时代》和作者维克托·迈尔-舍恩伯格。

id	human_readable_id	title	type	description	text_unit_ids
e1	大数据时代	大数据时代	书籍	《大数据时代》是一本关于大数据应用的书籍，作者讨论了数据如何改变世界。	[0, 1]
e2	维克托·迈尔-舍恩伯格	维克托·迈尔-舍恩伯格	人物	维克托·迈尔-舍恩伯格是大数据领域的专家，他是《大数据时代》的合著者。	[0, 1]
e3	肯尼斯·库克耶	肯尼斯·库克耶	人物	肯尼斯·库克耶同样是大数据领域的专家，他是《大数据时代》的合著者之一。	[0, 1]
e4	数据科学	数据科学	事件	《大数据时代》讨论的核心议题，关于如何进行更有效的数据挖掘。	[1]
e5	数据分析	数据分析	事件	数据科学领域的某一种具体的实践方法，在大数据时代其价值被进一步放大。	[1, 2]

解释：

• id：我们为每个实体分配了唯一的标识符（e1 和 e2），这可以帮助在数据库中唯一地标识每个实体。
• human_readable_id：我们使用易于理解的名称来表示实体，"大数据时代" 和 "维克托·迈尔-舍恩伯格"，便于后续的引用和查询。
• title：实体的标题或名称，对于书籍是 "大数据时代"，对于人物是 "维克托·迈尔-舍恩伯格"。
• type：标记实体的类型，分别是 "书籍" 、 "人物"和"事件"。
• description：给出实体的简短描述，帮助我们理解这些实体是什么。比如对书籍的描述是这本书的主题、内容概述，对人物是他在大数据领域的影响力和背景。
• text_unit_ids：列出了每个实体在 TEXT_UNIT_TABLE 中涉及的文本段。由于这两者实体都出现在示例文本的第0段和第1段中，因此都对应 [0, 1]。

这里我们可以将这张表命名为ENTITY_EMBEDDING_TABLE。

此外，我们可以创建一张名为ENTITY_TABLE的表，用于单独记录实体和关系：

id	human_readable_id	title	community	level	degree	x	y
1	"e1"	"大数据时代"	-	-	-	-	-
2	"e2"	"维克托·迈尔-舍恩伯格"	-	-	-	-	-
3	"e3"	"肯尼斯·库克耶"	-	-	-	-	-
4	"e4"	"数据科学"	-	-	-	-	-
5	"e5"	"数据分析"	-	-	-	-	-

在这个表中：

• id: 每个实体的唯一标识符，可以是数字或字符串。
• human_readable_id: 人类可读的标识符，方便理解。
• title: 实体的标题或名称（如文本中的人物、书籍名等）。
• community: 实体所属的社区编号（我们假设所有实体目前都在社区-，后续聚类会更新）。
• level: 后续解释填充。
• degree: 后续解释填充。
• x, y: 实体坐标，用于展示实体位置，后续可以使用图布局算法自动生成。

Step 3.关系挖掘

关系挖掘（Relationship Extraction）是构建知识图谱过程中的一个关键环节，它旨在识别文本中不同实体之间的关系。关系挖掘通常是实体识别之后的第二步，目的是将各个实体连接起来，形成一个有意义的图谱结构。在GraphRAG中，关系挖掘的过程涉及多种技术手段，包括自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等方法。

• 关系挖掘的目标

关系挖掘的目标是从文本中提取出实体之间的语义关系。这些关系可以是显式的，也可以是隐式的，通常关系的形式是“实体A和实体B之间的关系”。通过挖掘这些关系，最终构建起一个实体-关系-实体的三元组（Triple），这是知识图谱的基本构成单元。

例如：

“维克托·迈尔-舍恩伯格是《大数据时代》一书的作者。”

• 实体A：维克托·迈尔-舍恩伯格（人）
• 实体B：《大数据时代》一书（书籍）
• 关系：“是...的作者”

关系挖掘不仅要识别出实体A和实体B，还要准确地抽取出它们之间的语义关系“是...的作者”。这些关系将用于构建知识图谱中的边。

• 示例文本中实体的关系挖掘过程

据此，我们可以进一步计算出实体的 level 和 degree 值。这两个指标通常用于描述实体在知识图谱中的重要性和连接度。它们的计算依赖于图中的实体和关系结构，通常通过图算法来计算。这些指标可以帮助系统理解每个实体在知识图谱中的角色，从而优化查询和推理。具体操作流程如下：

1. 实体识别

从文本中识别出以下实体：

• 大数据时代（书籍）
• 维克托·迈尔-舍恩伯格（人名）
• 肯尼斯·库克耶（人名）
• 数据科学（学科领域）
• 数据分析（学科领域）

2. 关系抽取

从文本中识别出实体之间的关系（以三元组表示）：

• 维克托·迈尔-舍恩伯格 与 《大数据时代》 之间的关系：“是作者”
• 肯尼斯·库克耶 与 《大数据时代》 之间的关系：“是作者”
• 《大数据时代》 与 数据科学 之间的关系：“探讨”
• 《大数据时代》 与 数据分析 之间的关系：“阐述”

3. 构建关系图

根据识别出的关系，构建一个简单的图结构：

• 大数据时代 <-> 维克托·迈尔-舍恩伯格 (是作者)
• 大数据时代 <-> 肯尼斯·库克耶 (是作者)
• 大数据时代 <-> 数据科学 (探讨)
• 大数据时代 <-> 数据分析 (阐述)

这里我们已经构建了一个简单的图，节点表示实体，边表示它们之间的关系。

4. 计算度数 (Degree)

核心概念一：度数 (Degree)

度数 (Degree) 是一个节点（实体）在图中直接相连的边的数量，表示该实体在知识图谱中的连接性。度数越高，说明该实体在图中越重要或越活跃。在知识图谱中，通常将度数作为节点的一个重要特征，表示该实体与其他实体之间的关系强度。

度数可以通过计算图中每个节点的边数来获得：

• 大数据时代：度数为 4（它与四个实体都有关系，分别是维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶、数据科学和数据分析）
• 维克托·迈尔-舍恩伯格：度数为 1（它只与《大数据时代》相关）
• 肯尼斯·库克耶：度数为 1（它只与《大数据时代》相关）
• 数据科学：度数为 1（它只与《大数据时代》相关）
• 数据分析：度数为 1（它只与《大数据时代》相关）

5. 计算等级 (Level)

核心概念二：等级 (Level)

等级 (Level) 是指实体在知识图谱中的层次或深度，通常反映了实体在图谱中的“核心性”或“重要性”。这可以通过**图的中心性**算法来计算，或者通过**社区发现算法**来得出。在GraphRAG中，`level`可能是指社区发现后实体所属的社区层级或级别，反映了实体的“权重”或在特定网络中的“影响力”。

为了简化说明，我们假设“等级（Level）”是根据图中节点的度数和它们所属的社区来计算的。通过社区算法（例如Louvain算法、Girvan-Newman算法等），我们可以将节点划分到不同的社区，并为每个社区分配一个等级值。这里我们不涉及具体的图算法实现，但可以简化为以下推断：

• 大数据时代：在这个简化的示例中，作为一个核心实体，它连接了所有其他实体，因此它的等级值（Level）会较高，可以认为它是核心社区的成员，等级为 1（核心层级）。
• 维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶、数据科学、数据分析：这些实体与“《大数据时代》”相连接，因此它们在图中的位置相对较边缘，等级值较低，可以认为它们属于外部社区，等级为 2（外层级）。

6. 总结

基于以上计算过程，我们可以得到以下结果：

实体	Degree	Level
大数据时代	4	1
维克托·迈尔-舍恩伯格	1	2
肯尼斯·库克耶	1	2
数据科学	1	2
数据分析	1	2

• 度数（Degree）：表示一个实体的连接性。大数据时代作为核心实体，度数较高，而其他实体度数较低。

• 等级（Level）：表示实体在图中的重要性或中心性，大数据时代由于连接了所有其他实体，等级较高，而其他实体处于外围，等级较低。

• 创建RELATIONSHIP_TABLE，现在我们已经从文本中识别出了以下关系：

  • 关系 1：维克托·迈尔-舍恩伯格 与 《大数据时代》 之间的关系：“是作者”

  • 关系 2 肯尼斯·库克耶 与 《大数据时代》 之间的关系：“是作者”

  • 关系 3 《大数据时代》 与 数据科学 之间的关系：“探讨”

  • 关系 4 《大数据时代》 与 数据分析 之间的关系：“阐述”

根据这些关系，我们来创建 RELATIONSHIP_TABLE表。

id	human_readable_id	source	target	description	weight	combined_degree	text_unit_ids
1	relation_1	维克托·迈尔-舍恩伯格	《大数据时代》	作者	0.9	1	[0,1]
2	relation_2	肯尼斯·库克耶	《大数据时代》	作者	0.7	1	[1]
3	relation_3	《大数据时代》	数据科学	探讨	0.65	1	[2]
3	relation_4	《大数据时代》	数据分析	阐述	0.65	1	[2]

• 更新ENTITY_TABLE

同时，我们将基于关系的统计结果填入实体表格中：

id	human_readable_id	title	community	level	degree	x	y
1	"entity_1"	"大数据时代"	1	1	4	0.1	0.5
2	"entity_2"	"维克托·迈尔-舍恩伯格"	0	2	1	0.4	0.6
3	"entity_3"	"肯尼斯·库克耶"	0	2	1	0.3	0.7
4	"entity_4"	"数据科学"	0	2	1	0.6	0.4
5	"entity_5"	"数据分析"	0	2	1	0.2	0.2

Step 4.创建社区报告

根据社区算法的结果，我们可以将实体划分到两个社区，并基于每个社区的特点生成社区报告。每个社区报告将描述该社区的核心内容、关联的实体、关系以及社区的重要性等信息。

社区报告的基本内容社区报告通常会包含以下几个方面的信息：

1. 社区概述（Summary）：总结社区的核心主题或共同特征。
2. 核心实体（Entities）：在该社区中，哪些实体是核心实体，即它们在该社区中的重要性较高。
3. 重要关系（Relationships）：该社区中的实体之间有哪些重要关系，关系的性质如何。
4. 影响力与聚类分析（Influence and Clustering）：社区内实体之间的相互影响和聚集情况。
5. 社区排名与解释（Rank and Explanation）：对社区中实体的排名，以及解释它们在社区中的位置或作用。

基于示例的社区报告，在我们的示例中，我们有两个社区：

1. 社区 1（核心社区）：包括 大数据时代
2. 社区 2（外围社区）：包括 维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶、数据科学、数据分析

创建社区报告

社区 1 - 核心社区（大数据时代）：

• 社区ID：community_1
• level：1 （核心社区）
• title：大数据时代的影响
• summary：社区围绕《大数据时代》一书展开，书中探讨了数据科学、数据分析的应用，以及它们如何在各行各业产生深远影响。社区中的核心实体包括《大数据时代》，它在知识图谱中扮演着中心角色。
• full_content：本书通过多个实际案例，分析了大数据的应用场景，重点讲解了如何通过数据预测未来趋势。书中的内容涉及各个领域的应用，尤其是数据科学和数据分析如何推动各行各业的变革。
• rank：1 （该社区在整个知识图谱中的中心位置）
• rank_explanation：该社区的核心实体是《大数据时代》，它与所有其他实体都有紧密关系，且覆盖了多个领域，重要性极高。
• findings：该社区显示了大数据与数据科学、数据分析之间的深刻联系，尤其是在未来趋势预测方面的广泛应用。
• full_content_json：以JSON格式存储书中的详细分析内容。
• period：2024-11-27 （报告生成时间）
• size：4 （涉及的实体数量）

社区 2 - 外围社区（其他实体）：

• 社区ID：community_2
• level：2 （外围社区）
• title：《大数据时代》背后的专家与理论
• summary：本社区围绕《大数据时代》书籍的作者和相关学科展开，涉及人物维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶，以及学科领域“数据科学”和“数据分析”。这些实体与核心社区《大数据时代》有着紧密的关系，但它们本身在知识图谱中的地位较为外围。
• full_content：社区中包括了书籍的两位作者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶，他们在数据科学和数据分析领域有着深远影响。此外，数据科学和数据分析作为学科，也在本社区中占据重要位置。
• rank：2 （该社区在整个知识图谱中的外围位置）
• rank_explanation：该社区的实体相对来说是《大数据时代》的支持性内容，它们不直接构成图谱的核心，但在提供背景和理论支持方面仍具有重要价值。
• findings：该社区揭示了《大数据时代》书籍的学术背景，讲解了作者和学科如何影响现代数据科学的发展。
• full_content_json：以JSON格式存储该社区中的详细内容和分析。
• period：2024-11-27 （报告生成时间）
• size：4 （涉及的实体数量）

生成社区报告表格，以下是根据上述分析，创建了一份 COMMUNITY_REPORT_TABLE 表格用于进行结果记录：

id	human_readable_id	community	level	title	summary	full_content	rank	rank_explanation	findings	full_content_json	period	size
community_1	0	1	1	大数据时代的影响	社区围绕《大数据时代》一书展开，探讨了数据科学和数据分析的应用及其对各行各业的影响。核心实体是《大数据时代》。	本书通过多个实际案例分析了大数据的应用场景，重点讲解了数据如何预测未来趋势，涉及各行业的应用。	1	该社区的核心实体《大数据时代》具有极高的重要性，涉及领域广泛，中心地位明显。	社区展示了大数据与数据科学、数据分析之间的深刻联系，尤其是大数据如何改变未来趋势的预测。		2024-11-27	1
community_2	1	2	2	《大数据时代》背后的专家与理论	本社区围绕《大数据时代》的两位作者维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克耶以及学科数据科学和数据分析展开。它们是本书的理论支持，位于外围位置。	社区包含了书籍的两位作者和学科领域数据科学、数据分析，分析了它们对《大数据时代》内容的支持和贡献。	2	该社区的实体位于外围，主要作为《大数据时代》的学术支持，贡献理论背景，重要性次于核心社区。	该社区揭示了数据科学和数据分析学科如何影响《大数据时代》一书的内容及其对现代数据科学发展的推动作用。		2024-11-27	4

4.查询阶段执行流程

在GraphRAG的查询阶段，核心任务是基于构建好的知识图谱来检索相关信息并生成回答。具体来说，查询阶段会利用之前在 索引阶段 构建的所有实体、关系和社区报告等信息，结合用户的查询请求，自动选择最相关的上下文，并通过大语言模型（如GPT等）生成智能化的回答。下面是GraphRAG查询阶段的执行流程详细描述：

4.1 查询阶段的执行流程

1. 用户输入查询（User Query）： 用户通过输入一个自然语言查询，表达他们需要的信息。例如：“告诉我大数据时代的背景是什么？”
2. 创建查询上下文（Build Query Context）： GraphRAG会根据查询的内容，从知识图谱中提取相关的信息并构建查询上下文。这个上下文包括了与查询相关的：
   1. 文本单元（Text Units）：即与查询相关的文档片段或文本段。
   2. 实体（Entities）：与查询相关的实体，如“维克托·迈尔-舍恩伯格”、“数据分析”等。
   3. 关系（Relationships）：涉及到查询中的实体之间的关系，如“维克托·迈尔-舍恩伯格”与“《大数据时代》”之间的关系。
3. 上下文构建的过程中，GraphRAG会根据预设的参数（如文本单元占比、实体数量等）来选择最相关的文本片段、实体、关系等，以便提供一个完整的上下文。
4. 文本切分和嵌入（Text Splitting and Embedding）：
   1. 对于文本，GraphRAG会按照预设的规则进行切分。例如，以每50个token为单位，将文本分割成多个文本单元。
   2. 接着，使用预训练的文本嵌入模型（如OpenAI的Embedding模型），将每个文本单元转化为一个向量表示，便于计算相似度。
   3. 对于实体和关系，也会计算其嵌入（Embedding），通常基于实体的描述、关系的文本等。
5. 构建查询上下文（Local Context）： 使用 LocalSearchMixedContext 类，GraphRAG将结合以下因素构建查询上下文：
   1. 查询相关的文本单元（即与查询最相关的文本片段）；
   2. 查询相关的实体（从实体表中选取相关的实体）；
   3. 查询相关的关系（从关系表中选取与查询相关的关系）；
   4. 社区报告（有时也会包含相关的社区报告信息，帮助理解文本和实体的聚合关系）。
6. 这些信息会被组合在一起，形成一个“上下文窗口”，为后续的查询提供支持。
7. 检索并选择相关信息（Retrieve Relevant Information）： 通过构建好的查询上下文，GraphRAG会检索并从中选择最相关的文本单元、实体和关系。这个过程的目的是通过“局部搜索”算法找到与用户查询最相关的信息，并确定哪些是能够提供解答的关键内容。
8. 大语言模型生成答案（Answer Generation by LLM）： 结合检索到的上下文信息，GraphRAG使用一个大型语言模型（如GPT）来生成最终的回答。模型会根据检索到的上下文生成自然语言的回应，并根据查询的需要决定回答的格式和内容，例如：
   1. 简单回答：如“维克托·迈尔-舍恩伯格是《大数据时代》的作者之一。”
   2. 详细报告：如“一、本书讨论了数据科学的应用，二、维克托·迈尔-舍恩伯格作为作者之一提出了……”
9. 生成的答案可以根据查询的复杂度有所不同，通常会包含多段文字、按优先级排序的答案等。
10. 返回查询结果（Return Results）： 最终，GraphRAG将生成的答案返回给用户。如果设置了“返回候选上下文”（return_candidate_context=True），则还会返回所有相关候选的实体、关系和文本单元，供用户参考。

4.2查询阶段的关键技术点

• 嵌入（Embeddings）：对于文本单元、实体和关系，GraphRAG使用嵌入模型将它们转化为向量表示，从而计算相似度，选取最相关的内容。
• 大语言模型（LLM）：基于查询上下文，使用大语言模型生成自然语言回答。
• 查询上下文构建的多样性：在不同的查询中，GraphRAG会根据具体的需求调整上下文的构建方式，例如调整文本单元和社区报告的比例，或者增加对历史对话的考虑。

4.3 查询流程实例

假设用户输入查询：“告诉我《大数据时代》的核心思想是什么？”

1. 查询输入：用户输入自然语言查询：“告诉我《大数据时代》的核心思想是什么？”
2. 构建查询上下文：
   1. 文本单元：从《大数据时代》相关的文本单元中检索到相关内容，可能包含有关书籍背景、核心思想的描述。
   2. 实体：选择与查询相关的实体，如“维克托·迈尔-舍恩伯格”和“数据科学”。
   3. 关系：如果查询涉及的实体之间有关系，也会被提取出来，例如“维克托·迈尔-舍恩伯格”与“《大数据时代》”之间的关系。
3. 嵌入和相似度计算：对选出的文本、实体和关系进行嵌入转换，计算与查询的相似度，找到最相关的信息。
4. 生成答案：大语言模型会基于这些信息生成一个回答：“《大数据时代》的核心思想是数据的价值和它如何影响各个领域，特别是在未来趋势预测中的应用。”
5. 返回结果：返回用户查询的回答。

GraphRAG的查询阶段依赖于索引阶段构建的知识图谱，利用大语言模型和嵌入技术，从大量的文本单元、实体和关系中构建出一个查询上下文，然后生成相关的答案。在查询过程中，GraphRAG不仅可以使用传统的信息检索方法（如相似度计算），还通过语言模型提供智能化的回答，增强了查询系统的智能化和灵活性。