GraphRAG技術大揭秘：為何GraphRAG是RAG的下一代？
- 奇軒 李
- 5月23日
- 讀畢需時 8 分鐘
已更新：6月25日
在當今人工智慧快速發展的時代，大型語言模型（LLM）已經成為提升資訊處理與應答品質的關鍵技術。然而，傳統的 RAG 在面對複雜且具深層關聯的資訊時，仍存在一定的侷限。為了解決這些挑戰，微軟研究團隊提出了 GraphRAG 這項創新技術，結合了向量檢索與知識圖譜的優勢，讓語言模型能夠進行更精準且具邏輯性的推理與回答。本文將深入解析 GraphRAG 的技術原理、運作流程與其相較於傳統 RAG 的突破，帶你全面了解為何GraphRAG被視為RAG的下一代代表。
文章導覽：
一、GraphRAG的前身-RAG
（一）RAG是什麼？
RAG，中文叫做檢索增強生成。其用意為在LLM上外掛一個向量資料庫，透過用戶將最新資料放入向量資料庫中，當用戶向 LLM 提問時，LLM 可以先去向量資料庫中檢索最新資訊來作為回覆的基礎。這樣的形式下可提升回覆的精確性，改善原先 LLM 的缺陷。
（二）RAG的運作方式
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心原理，是讓 LLM 在回答問題前，先從向量資料庫中檢索出與問題語意最相近的內容作為上下文依據，再根據這些內容生成回覆。這讓模型能在有限的上下文內，依據外部知識給出更準確的回答。
具體流程如下：
文件向量化：
將企業內部資料（如產品說明、FAQ、技術文件）切分後，轉換為語意向量，儲存在向量資料庫中。
語意比對：
當使用者提問時，系統會將問題也向量化，並與資料庫中的所有段落進行語意相似度比對
擷取高相似內容：
選出與問題最相關的幾段文本作為上下文，一起送入語言模型。
生成回答：
模型根據提問與上下文，產出更有依據、內容精確的回覆。
換句話說，在 RAG 系統中，用戶提問的向量會與向量資料庫中的每筆資料向量進行一對一比對，從中選出相似度最高的內容。這種架構雖然能帶來具體、精準的回答，但同時也可能引發一些潛在挑戰。因此，一種新型態的RAG誕生了。
< 延伸學習 > RAG是什麼？他是如何帶領LLM走向下一階段的
二、 何謂 GraphRAG ？
（一）GraphRAG 基本介紹
為了解決傳統 RAG 在處理複雜資訊時的限制，微軟研究團隊提出了一種新型的檢索增強生成技術—GraphRAG。GraphRAG 是對傳統 RAG 的升級與擴展，旨在突破其在隱含關係理解與多步推理上的瓶頸。
與單純依靠向量資料庫進行語意相似度檢索的RAG不同，GraphRAG 結合了知識圖譜的結構化關係，幫助模型進行更深層次的推理與關聯探索，提升檢索的準確性與回答的邏輯性。
（二）GraphRAG 欲改善的 RAG 缺陷
關係推導缺陷：
當用戶的問題非常具體的和某個向量相關時，RAG很容易做出回答。然而，當涉及一些隱含關係的處理時，則會效果不佳。
舉例來說：
假設公司內部有這兩段說明：
資料 A：「員工要申請加班補助，必須先填寫 申請表。」
資料 B：「申請表只有在週一到週五的辦公時間內可以送出。」
這時如果有人問：「假日可以申請加班補助嗎？」
從表面看，這個問題沒有直接出現在任何一段資料中，但答案其實隱藏在這兩段：
要加班補助 → 要先送出申請表
申請表只能平日送出 → 所以：假日不能申請加班補助
不過，RAG 可能只抓到其中一段（例如資料 A），卻沒辦法理解兩段之間的邏輯關聯，因此可能會給出模糊或錯誤的答案。
2. 全局推理缺陷：
除了在隱含關係上表現不佳之外，RAG 還有一個常被忽略的問題，就是它不擅長進行「全局推導」（Global Reasoning）。
簡單來說，RAG 只能擷取幾段「最相似」的資料段落送進語言模型，而這些段落往往是零碎的、彼此之間沒有完整上下文邏輯。這會導致模型雖然讀到了某些資訊，但無法理解整體脈絡，也就無法做出有邏輯的整體判斷。
舉例說明：
假設某個產品手冊分成四段落來介紹它的使用流程：
第一步是連接電源
第二步是開機並初始化
第三步是連上 Wi-Fi
第四步是登入帳號開始使用
當使用者問：「為什麼設備一開始無法登入帳號？」 這其實是一個需要理解整個流程順序才能回答的問題。
但 RAG 可能只擷取到第三段或第四段（例如登入帳號那段），而忽略了「前面兩步沒完成也會導致無法登入」的資訊，因為這些內容彼此之間語意不夠相近、不會同時被選進來。最終結果就是：模型只看到片段資訊，無法進行完整推理。
三、GraphRAG 的運作流程
其實 GraphRAG 的運作流程，跟傳統的 RAG 非常相似。一開始同樣會先把大量的文本資料進行切片處理（Chunking），再將每一段文本轉換成向量，最後儲存在向量資料庫中，方便後續用來進行語意比對。
不過，GraphRAG 在「轉成向量」的這一步之後，還多做了一件關鍵的事：建立知識圖譜
那麼，什麼是知識圖譜呢？簡單來說，它就像是一種「樹狀圖結構」，用來描繪不同知識之間的關聯性與邏輯脈絡。這樣的圖譜可以幫助模型在回答問題時，不只是單純從語意相近的段落找答案，還能進一步理解問題背後的脈絡與邏輯，進行更深層次的推理與延伸。
（一）索引階段
將長文檔切片為更細小的片段（chunks）：
首先，系統會將一份較長的文本，例如產品說明書、內部文件或FAQ，切分成許多更細小的段落（chunks），以便後續處理與檢索。
將每個 chunk 向量化：
每個 chunk 會被轉換成向量（即語意座標），儲存在向量資料庫中，以利快速比對語意相似度。
從向量化後的文本中抽取「實體」與其關聯：
系統會進一步分析每個 chunk 的內容，找出其中具有語意意義的實體，例如人名、地點、產品名稱、部門、文件標題等，並嘗試識別它們彼此之間的關係。
產生「實體關係緊密」與「關係稀疏」的兩種狀況：
有些實體之間高度關聯，可能多次出現在相似段落或具有明確上下文關係；有些則彼此距離較遠，關聯度不高。
使用社區聚類技術，將緊密相連的實體群組起來：
系統會根據實體與實體之間的關聯強度進行「社區聚類（Community Clustering）」。這是一種常見的圖論技術，目的是將整張知識圖譜中彼此關聯密切的節點分成不同的群體，形成結構清晰的小社區。
從聚類結果建立知識圖譜：
根據這些社區聚類所建立的實體關係，系統會畫出整體的知識圖譜。你可以將它想像成一張「知識地圖」，節點代表實體，邊線代表關聯性，社區則是知識主題的小圈圈。
將知識圖譜與原本的向量資料庫整合使用：
最終，這張知識圖譜不會單獨存在，而是會搭配向量資料庫一起使用，讓系統在回答問題時，既能利用語意相似度檢索，也能沿著圖譜邏輯推理，提升整體回答品質與深度。
< 延伸學習 > 2025 向量資料庫推薦：建立RAG 的核心技術
（二）查詢階段
將使用者問題向量化
當使用者輸入一個問題，例如：「我們的產品 A 是否符合歐盟標準？」系統會先將這段自然語言的問題轉換成向量，這個向量代表該問題的語意位置，便於在知識圖譜與資料庫中進行語意比對。
與知識圖譜中的實體進行語意匹配
系統會拿這個問題向量與知識圖譜中的實體節點（例如「產品 A」、「歐盟標準」等）進行語意比對，尋找最接近的實體，也就是「語意上最相關」的知識點。
擴展並蒐集關聯實體與脈絡
找到最相關的實體之後，系統會繼續往外擴展，蒐集與這個實體在知識圖譜中關係緊密的其他節點。例如，從「產品 A」可能連到「產品 A 的測試報告」、「產品 A 的合規文件」、「CE 認證流程」等。
這樣的擴展能夠補足原始問題中沒有明說、但其實重要的背景知識，進一步讓回答更準確、更全面。
從相關實體中提取關鍵文本
每個實體節點背後都連結著原始文本的片段（chunks）。系統會根據這些節點提取對應的文本內容，作為回答問題的「上下文素材」。
將這些文本交給語言模型生成回覆
最後，這些經過擴展、篩選與整理的文本會被打包，送入 LLM ，由模型進行回應生成，產出一段更有邏輯、內容更完整的回答。
四、GraphRAG 的挑戰與限制
雖然 GraphRAG 相較傳統 RAG 提供了更強的語意理解與推理能力，但在實際應用上，仍存在幾項值得關注的技術與實務挑戰：
（一）知識圖譜構建門檻較高
知識圖譜構建門檻較高，主要因為需要從大量異構數據中抽取和整合信息，並運用自然語言處理技術進行實體識別與關係抽取，同時還要設計合理的本體來建模知識結構，這些都對技術和領域知識有較高要求。
（二）系統維運與更新成本高
知識圖譜建構完成後，仍需持續維護與更新以確保資訊的即時性與正確性。企業內部資料經常變動，若圖譜未能及時反映最新資訊，則生成結果容易出現偏差或過時的情況。此外，大型圖譜的儲存與查詢也會帶來額外的系統資源消耗。
（三）關聯性推斷的準確度限制
雖然圖結構可以強化語意理解與邏輯關聯，但當圖中節點與邊的密度過高時，反而容易產生資訊噪音，導致模型無法正確聚焦。如何設計合理的實體聚類與邊的權重分配，是確保系統性能的關鍵。
五、未來展望：GraphRAG 的下一步進化
GraphRAG 雖屬新興技術，但其在複雜檢索與語意生成領域的潛力已獲多方關注。以下為幾項值得觀察的發展趨勢：
（一）與 AI Agent 結合
未來 GraphRAG 系統有望與具備任務導向能力的 AI Agent 整合，使其能根據使用者問題，自主在知識圖譜中進行多步查詢與邏輯推理。這種結合將使系統不再只是靜態查詢，而是具備類似人類專家的問題解構與答案合成能力。
（二）自我演化的知識圖譜
目前圖譜多半需透過人工或半自動流程建立，但預期未來將發展出具備自我學習能力的圖譜擴展機制。模型可自動從新增文件中擷取實體與關聯，進一步強化圖譜內容，實現動態成長與自我優化。
六、結論
隨著企業對語言模型應用的要求越來越高，從單純的問答能力，轉向更深層的邏輯推理與多步判斷，傳統 RAG 已漸漸難以應對這些複雜需求。而 GraphRAG 的誕生，正是為了解決這些瓶頸，它不僅保留了向量檢索的效率，更引入知識圖譜以強化上下文的邏輯連結與知識結構。
當 AI 成為決策輔助與知識管理的核心工具時，擁有更強推理與關聯理解能力的技術，將成為新時代的競爭關鍵。因此，現在正是時候認識 GraphRAG —— 這項可能重塑 RAG 應用格局的技術，也許就是你邁向下一個 AI 應用階段的起點。