Graph RAG：提升大模型检索时的智力

技术的每一次进步都可能带来应用场景的革新。Graph RAG（Graph Retrieval-Augmented Generation）对Agent检索能力的提升，预示着AI应用的新篇章。

本次，我们邀请到了开源项目，叶坚白Nano graph rag 的开发者，和我们分享他对graph rag 的看法。

嘉宾履历

- 连续创业者, 两次奇绩创坛录取.

- MSRA，腾讯，光年之外

- Linux foundation项目reviewer之一

嘉宾Github: github.com

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播客核心内容：

传统RAG模型的核心在于通过关键词匹配来检索信息。它依赖于将用户的问题转换为一系列关键字，然后在知识库中进行搜索，最终将相关信息片段返回给语言模型以生成回答。这种方法在处理具有明确关键词的问题时表现出色，但面对模糊或开放式的问题，它的效能就会受到限制。

Graph RAG的出现改变了这一局面。它通过构建一个更加复杂的信息网络，使得AI能够理解知识库中各元素之间的关系。这种图结构的方法不仅能够处理关键词检索，还能够捕捉到知识库中的隐含联系，从而在回答模糊问题时提供更加丰富和准确的信息。例如，当用户询问一个宽泛的话题时，Graph RAG能够通过理解话题内各个概念的关联，提供更加全面的答案。

在笔记应用的领域，这种技术的进步带来了巨大的潜力。

传统的笔记应用可能仅仅作为一个信息存储和检索的工具，而结合了Graph RAG技术的笔记应用则能够成为一个真正的智能助手。它不仅能记录用户的笔记，还能理解笔记内容之间的联系，甚至在用户提问时提供跨笔记的综合性回答。这大大提升了笔记应用的实用性和智能性。

Graph RAG技术的应用不仅限于个人笔记，它还能够在团队协作和知识管理中发挥重要作用。在企业环境中，Graph RAG可以帮助构建一个更加智能的知识库，使得团队成员能够快速地找到所需信息，并促进知识的共享与创新。

我们有理由相信，未来的笔记应用将不再是简单的文本记录工具，而是能够理解、分析并提供深度信息的智能系统。这不仅将改变我们与信息互动的方式，也将为个人和团队的工作效率带来质的飞跃。

Graph RAG与传统RAG的主要区别在于其对信息检索和理解的能力，这种能力的提升降低了AI应用的工程成本，使得更多AI应用成为了可能。

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