第一章：基礎回顧 1.1 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 簡介 傳統 RAG 流程 收集文本並建立索引（可能使用向量檢索或關鍵字索引）。 接收問題後從索引中檢索出最相關的文本片段。 最後由生成模型 (Generative Model) 根據檢索內容生成回答。 局限性：當問題需要跨多個文件或需要多跳推理時，傳統 RAG 容易缺少「實體關係」的全貌。 1.2 知識圖譜（Knowledge Graph）基礎 概念：由「實體 (Entities)」與「關係 (Relations/Edges)」組成的圖結構，用以表示資訊的網路關係。 優勢：對資料之間的邏輯關係能有更直觀的表現，例如人-地點-事件等的連結。 常見應用：搜尋引擎（如 Google Knowledge Graph）、企業資源管理、智慧客服等。 1.3 GraphRAG 與傳統 RAG 的差異 多跳推理：GraphRAG 更容易在圖結構中沿著多個關係節點做推理。 可解釋性：能在圖上直接追蹤為什麼會得到某個答案。 更精準上下文：傳統 RAG 容易被「相似度」誤導，而 GraphRAG 可以利用關係資訊進一步過濾。 第二章：GraphRAG 的核心原理 2.1 Multi-Hop Reasoning（多跳推理） 場景說明：例如要查詢某人在哪一年在哪個國家創辦了某公司；若文本分散在不同文件中，需要串聯多處信息才能回答。 如何實現：GraphRAG 透過圖上的邊，逐步沿著實體之間的連結找出完整資訊。 2.2 可解釋性的實現方式 可視化路徑：透過圖資料庫的視覺化工具 (如 Neo4j Bloom) 展示從問題到答案路徑上的所有實體與關係。 自動生成推理鏈：使用 LLM 或其他 NLP 方法，將推理過程用自然語言描述出來。 2.3 GraphRAG 對回答品質與上下文的影響 更豐富的上下文：不再僅依賴文字相似度，而是透過圖中「who, what, where, how」的關聯為基礎。 減少誤判：若某些文件內容互相矛盾或不相關，透過圖結構能快速剔除或標記。 圖片來源：https://neo4j.com/blog/graphrag-manifesto/ 第三章：GraphRAG 的資料處理與建構流程 3.1 前處理與索引 (Pre-processing and Indexing) 資料清理：移除重複內容、格式轉換 (如 PDF -> 文字檔)、基本斷詞等。 實體 & 關係擷取：使用 NLP 工具 (如 spaCy、Hugging Face Transformers) 或定制 LLM Prompt 來擷取。 索引與儲存：將文本片段進行向量化（矢量索引）或關鍵字索引；並記錄實體與關係對應的文本位置。 3.2 階層式群集 (Hierarchical Clustering) Leiden / Louvain 分群：依據實體之間的共同關係程度或文本相似度，形成群落 (Communities)。 應用：幫助理解哪些實體主題相關；有助於後續在回答不同領域或子領域時快速聚焦。 3.3 知識圖譜建構 (Knowledge Graph Generation) 節點與邊的落實：透過抽取出的實體（人名、地名、機構名…）作為節點，並將關係 (如「創立」、「屬於」、「發生於」) 作為邊。 圖資料庫選擇：最常見為 Neo4j，也可使用 AWS Neptune、Azure Cosmos DB (Gremlin API) 或其他開源圖資料庫。 結構維護：建議定期更新或在資料流入時動態更新。 3.4 答案生成 (Answer Generation) 的機制 圖結構檢索：依據問題分析所需實體與關係，從圖中找到候選路徑或相關節點。 文本檢索：同時從向量索引 (或全文檢索) 中找出相符段落，輔助 LLM 生成完整回答。 融合與總結：LLM 將檢索到的多重資訊組織成自然語言回答；可附帶解釋推論路徑 (Chain of Thought)。 圖片來源：https://gradientflow.substack.com/p/graphrag-design-patterns-challenges 第四章：GraphRAG 的效能評估與優化 4.1 準確率、召回率與 F1 Score 傳統問答衡量：若有標準答案，可用精確度(Precision) / 召回率(Recall) / F1。 開放式生成：可用 BLEU、ROUGE 等度量生成的文字與參考答案的相似度。 4.2 多跳推理的評估方法 Chain-of-thought 分析：檢查系統在推理過程中是否能正確串連實體關係。 人工審核：對多跳答案進行抽樣檢查。 4.3 細節優化：如何挑選關鍵節點 / 邊 社群 / 聚類分析：可優先挑選與問題上下文最密切的社群。 **信任度 (Confidence Score) **：設定若關係的抽取信度過低則忽略，以降低雜訊。 第五章：進階應用與案例分析 5.1 企業內部知識庫應用 痛點：文件分散、版本眾多、員工跨部門溝通困難。 GraphRAG 解法：搭建知識圖譜將組織結構、產品線、客戶資訊等串起，對複雜內部問題可多跳檢索。 5.2 醫療、法律與金融等領域的複雜查詢 醫療：將症狀、藥物、副作用等做知識圖譜，回答精準且可追蹤來源。 法律：根據條文之間的參照關係或判例關聯性，進行推理與解釋。 金融：跨多個報告、數據表，分析投資風險或交易關係。 5.3 多語言 / 跨文化整合 挑戰：同一家公司在中文、英文文件中的譯名不同。 對策：在圖結構中維護「同義實體」的映射關係；檢索時自動串接。 5.4 實際案例展示 案例：根據 Microsoft Research 或 Neo4j 提供的實際場景做介紹。 第六章：常見問題 實體歧義：同一名稱指不同事物（如「Apple」是公司還是水果？）。 關係抽取不完整：導致圖中重要的邊缺失。 Neo4j 連線或版本衝突：注意套件與資料庫版本的相容性。 生成答案不連貫：可能是 LLM model size / prompt 設計不足。 參考資源 Microsoft GraphRAG 介紹 Deepset — Graph RAG 實踐 Neo4j — What is GraphRAG? Microsoft Research — GraphRAG 用於私有數據檢索 Ontotext — Graph RAG 基礎 LinkedIn 技術分享 — Sparkbit GraphRAG 案例 spaCy Hugging Face Transformers Neo4j 官方文件