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1、 GraphRAG 实践应用白皮书 目录 第一章：知识图谱 知识图谱概述 知识的表示、存储和查询、抽取 第二章：GraphRAG 整体概述 第二章：GraphRAG 实践过程中面临的挑战 第三章：GraphRAG 的图形化展示 第四章：GraphRAG with agentic rag 盲点和挑战 应对方案 第五章：GraphRAG 的最佳实践 应用场景分析 其他案例实践 第六章：未来展望 第一章：知识图谱 知识图谱是结构化知识表示的一种形式，它将知识组织成一个多关系图，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。知识图谱可以表示实体之间的语义关系，帮助机器理解和推理自然语言文本。支持用户按主题而

2、不是字符串检索，真正实现语义检索。基于知识图谱的搜索引擎，能够以图形方式向用户反馈结构化的知识，不必浏览大量文档即能准确定位和深度获取知识。1.知识图谱概述 1.1.知识图谱的发展 2012 年，谷歌正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，旨在实现更智能的搜索引擎，并且于 2013 年以后开始在学术界和业界普及。下图是 Goolge 搜索中的结果，不仅仅给出了 pagerank，还给出了知识图谱的搜索结果。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将 Web 上的信息、数据以及链

3、接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套 Web 语义知识库。知识图谱以其强大的语义处理能力与开放互联能力，可为万维网上的知识互联奠定扎实的基础，使 Web 3.0 提出的“知识之网”愿景成为了可能。要追溯知识图谱的起源，我们可以回到 20 世纪 60 年代提出的语义网络（Semantic Networks）。以下是其发展脉络：1.2.知识图谱覆盖的领域 知识图谱的覆盖了知识图谱的表示、存储、获取、推理、融合、问答、分析等七大方面。同时，它还包含了与其他学科领域的交叉融合，主要可以分为以下四个方面：1.3.知识图谱的组成 1.3.1 实体 实体是知识图谱中的基本单元，

4、通常是名词或概念。实体可以是具体的对象（如人、地点、物品）或抽象的概念（如概念、类别）。1.3.2 关系 关系是知识图谱中实体之间的连接，表示实体之间的语义关系。关系可以是二元的（表示两个实体之间的关系）或多元的（表示多个实体之间的关系）。2.知识图谱中的知识表示 知识表示的核心是通过某种形式来描述、组织和存储知识，便于机器理解与推理。知识表示主要用途如下：而知识表示主要表示方法有：2.1.知识图谱的符号表示方法 知识图谱通过图的形式来描述和表达知识，能够构建更复杂的实体关系模型。但在知识图谱的实际实践中，不同的应用场景会对知识的建模采用不同表达能力的图表示方法。知识图谱表示应用最多的是有向标

5、记图（Directed Labelled Graph）。最常用的两种有向标记图模型，一种叫属性图（Property Graph），另外一种是 RDF 图模型。但有向标记图的表达能力依然是有限的，在很多专业领域，如医学本体构建等，需要更为复杂的关系语义的表示，例如描述对称关系、自反关系、传递关系等，这就需要用到 OWL等本体描述语言。知识图谱领域三种最常用的知识表示方法属性图、RDF 图模型和 OWL 本体语言。2.1.1 属性图 属性图是图数据库 Neo4J 实现的图结构表示模型，在工业界有广泛应用。属性图的优点是表达方式非常灵活，例如，它允许为边增加属性，非常便于表示多元关系。属性图的存储充

6、分利用图的结构进行优化，因而在查询计算方面具有较大优势。属性图的缺点是缺乏工业标准规范的支持，由于不关注更深层的语义表达，也不支持符号逻辑推理。2.1.2 RDF 图模型 RDF 是国际万维网联盟 W3C 推动的面向 Web 的语义数据标准，所以 RDF 本身的定位首先是数据交换标准规范，而非存储模型。RDF 的基本组成单元是三元组，即(s,p,o)，例如，可以用一条三元组来描述。一条三元组代表关于客观世界的逻辑描述或客观事实。多个三元组头尾相互连接，就形成了一个 RDF 图。本质上，RDF 图也是一个有向标记图。RDF 还提供了基础的表达构件用于定义类、属性等 Schema 层的术语。例如，