RAG 新范式：用 GraphRAG 实现知识图谱驱动的检索增强生成，告别简单向量搜索

当传统 RAG 在复杂关系推理上频频碰壁时，GraphRAG 通过将知识图谱与 LLM 结合，让检索不再只是“找相似段落”，而是能沿着实体关系链进行多跳推理。这个仓库由微软研究院开源，提供了完整的 pipeline：从文档中自动抽取实体与关系、构建图索引、再到基于社区的问答生成，特别适合处理需要跨文档、多实体关联的深度知识问答场景。核心看点- 超越向量搜索：不是简单用 Embedding 做相似度匹配，而是构建 实体-关系图，支持全局性…