【干货收藏】告别RAG局限！使用知识图谱构建更强大的大模型知识库

知识图谱通过提取实体和关系构建结构化知识库，解决了传统RAG系统处理长文档时忽视块间关联性的问题。文章对比分析了GraphRAG和LightRAG两大框架：GraphRAG适合企业级场景但成本高昂，LightRAG则更轻量高效，支持增量更新和多种检索模式。LightRAG实战展示如何构建知识库并执行查询，其hybrid模式能结合实体关系和向量检索，提供更全面准确的答案，是学习知识图谱RAG的理想选择。

为什么使用知识图谱

基于向量的RAG的原理大致是这样：

1. 内容分块、嵌入、存储并建立索引（建立知识库）
2. 对查询进行嵌入，再进行相似性检索
3. 将检索结果作为上下文提供给LLM

一个内容紧密关联的长文档（比如合同、法律文书、小说）分隔成多个小块后，可能只有一些零散块因向量相似性被检索到，这可能会导致：

1. 检索时忽视了块之间的内在联系
2. 难以通过检索结果重复还原文档的概括性见解
3. 随着内容不断增加检索的质量难以维系

这被称为RAG的局限性。

知识图谱（Knowledge Graph，KG）尝试用另一个角度来解决这些局限性：

1. 对原始内容进行分析，并抽取出知识（实体及实体间的关系）
2. 将实体和内容分块进行嵌入、存储并建立索引（建立知识库）

可以看到知识图谱和基于向量的RAG的一个显著区别是：数据库中不仅保存了文档的内容，还保存了对文档的分析和认知，

在检索时，也会先检索到相关实体和关系再检索相关内容块，二者相结合作为检索的结果，使LLM能够生成更全面的答案。

相关文献表明：基于图的 RAG 系统始终优于纯粹基于文本块的RAG的检索方法，随着数据集规模的增加，这种差距变得尤为明显。

开源知识图谱框架

目前，热门的开源知识图谱框架主要有：微软发布的Graph RAG和香港大学发布的LightRAG。

GraphRAG

GraphRAG 流程的基本步骤如下：

索引

1. 对原始语料切分为TextUnit，从中提取实体、关系和关键声明
2. 在实体中执行社区检测，并生产成多粒度的社区摘要和报告
3. 将实体嵌入到图向量空间中，文本块嵌入到文本向量空间中

查询

• 全局搜索：遍历所有社区摘要和报告
• 局部搜索：识别出相关实体，进而提取相邻的实体、关系和社区
• DRIFT搜索：为局部搜索引入社区信息
• 基本搜索：在文本块上进行向量搜索

总体来讲，GraphRAG能够出色地处理全局或高级查询，并且对于关系密集、需要深度推理的查询，效果极佳。

不过劣势也有，比如因为需要大量、频繁的进行LLM调用，速度非常慢，成本非常高；新数据进行更新合并时，需要对整个知识图谱进行更新；如果语料内容关系稀疏的则应用效果一般。

在README中也有醒目的提醒：

⚠️警告：GraphRAG 索引可能是一个昂贵的操作，请阅读所有文档以了解所涉及的过程和成本，并从小处着手。

目前而看，GraphRAG更适合用在资源充足、数据庞大、内容垂直度高的成熟的企业重量级场景。

对于学习目的或者个人使用的轻量级场景，可优先考虑LightRAG。

LightRAG

基于图的文本索引

1. 将文档分割成更小、更易于管理的部分，无需分析整个文档即可快速识别和访问相关信息
2. 利用 LLM 识别和提取各种实体及其之间的关系，以键值对形式进行输出用于高效检索
3. 识别并合并重复的实体和关系，缩减图形大小和图形操作开销
4. 增量更新时按照同样流程构建小图，在对节点集进行并集操作，避免重新构建图谱

双层检索范式

• 低级检索：侧重与检索特定实体及其相关的的属性或关系，回答细节性主题
• 高级检索：聚合多个相关实体和关系信息，回答更广泛或抽象的主题

在检索时会融合图谱与向量，实现高效检索：

1. 借助LLM从查询中提取出局部关键字和全局关键字
2. 使用向量数据库将局部关键词与候选实体进行匹配，将全局关键词与链接到全局键的关系进行匹配
3. 收集局部子图中的单跳相邻节点，最终形成包含实体、关系、原始文本的上下文

对比传统RAG，LightRAG能够更好的理解事物之间复杂的相互关系，帮助LLM实现更全面的回答；

对于GrapRAG，LightRAG在检索和增量更新方面，具有显著的降低成本、快速响应优势。

LightRAG 应用实战

安装

pip install lightrag-hku

LightRAG 除了提供核心组件外，还提供了两个扩展组件：

api组件：提供WebUI 和Ollama 兼容的接口，支持被聊天机器人直接调用

api组件

tools组件：提供RAG的交互式可视化工具

tools组件

注意：api组件仅支持ollama和openai的作为模型后端

如果使用HuggingFace或Gemini，则需要使用核心组件（或手动改造api组件）

启动

import os import asyncio from lightrag import LightRAG from lightrag.llm.openai import gpt_4o_mini_complete,openai_embed from lightrag.kg.shared_storage import initialize_pipeline_status WORKING_DIR="./dickens"asyncdefinitialize_rag():rag=LightRAG(# 指定工作目录，存储KV数据、向量数据、图数据等 working_dir=WORKING_DIR,# 指定LLM函数实现，可以使用OpenAI兼容接口 llm_model_func=gpt_4o_mini_complete,# 指定嵌入函数实现，可以使用本地嵌入模型 embedding_func=openai_embed,)await rag.initialize_storages()awaitinitialize_pipeline_status()returnrag asyncdefmain():rag=Nonetry:rag=awaitinitialize_rag()# 向rag导入新文档 withopen("./book.txt","r",encoding="utf-8")as f:await rag.ainsert(f.read())print('请在下方“>”处输入查询问题，输入“exit”则退出系统')whileTrue:query=input("> ")# 向rag检索内容 response=await rag.aquery(query)print(response)except Exception as e:print(f"An error occurred: {e}")finally:print('Bey~')ifrag:await rag.finalize_storages()if__name__=="__main__":asyncio.run(main())

第一次启动时LightRAG 完成知识库的初始化（会稍微花点时间），初始化完成后，会在 dickens 目录下生成数据文件

dickens ├── graph_chunk_entity_relation.graphml ├── graph_data.json ├── kv_store_full_docs.json ├── kv_store_llm_response_cache.json ├── kv_store_text_chunks.json ├── lightrag.log ├── vdb_chunks.json ├── vdb_entities.json └── vdb_relationships.json

下次启动前可以注释文档导入代码，即可直接进行内容检索

# 向rag导入新文档 # withopen("./book.txt","r",encoding="utf-8")as f:# await rag.ainsert(f.read())

检索

LightRAG 支持多种检索模式：

• naive：传统的向量相似度检索
• local：利用局部关键字进行检索，关注实体细节信息
• global：利用全局关键字进行检索，关注实体关系和全局知识
• hybrid：结合了 local 和 global 模式，检索实体和关系信息
• mix：结合了 hybrid和 naive模式
• bypass：不进行任何检索，直接由LLM生成答案

默认情况下LightRAG使用 global 模式，并且允许在每一次检索进行自定义

print(await rag.aquery(query=query,param=QueryParam(mode="hybrid",top_k=5,response_type="single line"),))print(await rag.aquery(query=query,param=QueryParam(mode="naive",top_k=5,response_type="single line"),))print(await rag.aquery(query=query,param=QueryParam(mode="bypass",top_k=5,response_type="single line"),))

我用小篇幅文档的实测结果来看：

• hybrid 模式在回答中出现了多个有关联的实体（虽然有些实体没啥必要）

• naive 模式能给出的答案也还行，但细节和扩展 比hybrid 模型差一些

• bypass 模式长篇大论，离题万里。。。

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第一阶段（10天）：初阶应用

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
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• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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