为什么基础RAG在多跳推理中失败（以及GraphRAG如何解决）

当前大型语言模型的设计过于简化，标准的检索增强生成（RAG）系统在处理复杂问题和多跳推理需求时存在局限性。这种系统假设语义相似性等同于相关性，但在实际应用中并非如此。当用户提出需要通过中间概念连接两个不同概念的问题时，标准RAG无法有效工作。此外，在进行全局总结时，如询问所有合规报告中讨论的主要风险因素，标准RAG同样表现不佳。GraphRAG结合了知识图谱的结构化知识与向量搜索的语义能力，提供了一种改进的企业级AI设计方法。本文详细解释了现有管道的限制，并指导如何使用Python实现GraphRAG工作流程。