作者:胡强辉 - 微软 AI 全球黑带高级技术专家

「极客说」 是一档专注 AI 时代开发者分享的专栏,我们邀请来自微软以及技术社区专家,带来最前沿的技术干货与实践经验。在这里,您将看到深度教程、最佳实践和创新解决方案。关注「极客说」,与行业顶尖专家一起探索科技的无限可能!

在全球数字化浪潮的推动下,大语言模型凭借其卓越的自然语言处理能力,引领着自然语言理解与生成的新纪元。但与此同时,数据随之呈爆炸式增长,也为企业带来了空前的机遇与挑战。如何在海量数据中高效地挖掘、组织和应用知识,则成为企业提升决策效率、增强业务创新力、在市场竞争中抢占先机的关键所在。其中,知识图谱作为一项强大的语义网络技术,以其清晰呈现复杂知识关系的优势,为企业的数据处理和智能应用提供了有力支撑。

在此背景下,微软专为开发者重磅推出《GraphRAG 实践应用白皮书》,涵盖知识图谱的核心内容,从知识图谱的基础概念,包括其概述、表示、存储、查询与抽取方法,到 GraphRAG 的整体架构、实践挑战、图形化展示,以及结合 Agentic RAG 所面临的难题与应对方案,还深入分析了 GraphRAG 在不同应用场景下的最佳实践案例,并对其未来发展方向做出展望,旨在帮助开发者和企业全面深入地了解 GraphRAG 技术,为其在实际业务中的应用提供清晰的指导,从而提升决策效率和业务创新能力,在激烈的市场竞争中抢占先机,实现数字化转型与升级。

知识图谱基础夯实

白皮书从知识图谱的起源讲起,追溯其发展脉络,让读者深入了解这一技术的根基与演变过程。在此基础上,深入探讨属性图、RDF 图模型和 OWL 本体语言等表示方法,为构建知识图谱夯实基础。分析图数据库特点,助力高效存储海量知识数据。详述知识抽取全过程,涵盖实体、关系和属性抽取及知识融合加工,明晰构建知识图谱路径,精准提取数据价值。

GraphRAG 全景呈现

白皮书清晰阐述 GraphRAG 的基本概念,揭示其在 RAG 框架中的独特地位与作用。对比传统 RAG,突出 GraphRAG 处理复杂信息优势,如精准实体关系查询、全面全局信息总结。详尽介绍数据处理流程,从文本单元切分到图聚类和社区摘要生成,清晰呈现每一步。深入解析 Local Search、Global Search 和 Drift Search 查询接口,助力企业高效检索知识图谱,满足多元业务需求。

实践挑战攻克直面

GraphRAG 应用中的成本和速度难题,提供解决方案,如合理预估 token 消耗、优化调用流程,降低运营成本,提升响应速度。创新评价指标,精准衡量 GraphRAG 效果,持续优化业务流程。探讨技术融合,实现知识图谱增量更新,拓展应用场景,灵活融入企业技术体系,发挥更大价值。

图形化展示升级与融合创新

强调图形化展示重要性,助力快速洞察业务本质。介绍 yFiles Graphs for Jupyter、plotly、react-force-graph 等工具,提供使用示例和代码参考,轻松实现知识图谱可视化。剖析 Baseline RAG 局限,提出优化方法,如归纳法提升数据质量、问题分析与反思。全面介绍 agentic RAG 处理流程和功能模块,阐释与 Baseline RAG 融合,打造智能高效业务系统。

下载《GraphRAG 实践应用白皮书》

《GraphRAG 实践应用白皮书》是微软面向开发者精心打造的技术指南,希望助力企业在知识图谱与大语言模型融合领域前行之路。赶快扫码或点击阅读原文下载白皮书,深入学习 GraphRAG 技术,将其应用于实际业务场景中,用前沿技术赋能企业发展,创造更大的商业价值!

资料推荐

《智能 GitHub Copilot 副驾驶® 提示和技巧》
《Azure OpenAI 生成式人工智能白皮书》
《利用 AI 和 DevOps 重新定义开发人员体验》
《SAP on Microsoft Cloud》


微软技术栈
423 声望995 粉丝

微软技术生态官方平台。予力众生,成就不凡!微软致力于用技术改变世界,助力企业实现数字化转型。