GraphRAG是微软研究院开发的创新项目，通过知识图谱记忆结构增强大语言模型（LLMs）的推理能力。该工具专为将非结构化文本转化为有意义的结构化数据而设计，从而提升LLM对私有或特定领域数据的理解与推理能力。
核心特性
- 知识图谱整合：利用知识图谱构建结构化记忆，增强LLM输出的上下文关联性与准确性
- 数据处理流水线：提供完整的文本转化套件，将非结构化文本处理为LLM更易利用的格式
- 解决方案加速器：包含基于Azure资源的端到端用户友好体验，降低开发者与研究者的使用门槛
- 提示词优化：提供针对特定数据集优化提示词的调优指南
应用场景
GraphRAG特别适合需要处理复杂领域数据的LLM推理场景，典型应用包括：
- 企业知识管理：结构化内部文档以提升检索与分析效率
- 学术研究：增强LLM处理学术/技术文献的推理能力
- 数据分析：将非结构化数据转化为可精准分析的结构化格式
使用须知
尽管优势显著，用户需注意以下限制：
- 性能波动：实际效果因数据集质量和提示词调优而异
- 配置管理：版本更新时需特别注意配置文件管理
- 非官方支持：当前代码仅为演示用途，非微软官方支持产品
更多详情可参阅微软研究院博客与GraphRAG论文。