品玩7月3日讯，据微软官方消息，微软现已在 GitHub 上开源一种给予图形的检索增强生成方法GraphRAG，可以在私有或以前未见过的数据集上进行问题解答。

与传统的 RAG 方法相比，GraphRAG能提供更有条理的信息检索和更全面的响应生成。作为 GraphRAG 代码库的补充，微软还提供了还有一个解决方案加速器，它提供了一种托管在 Azure 上的易于使用的 API 体验，只需点击几下即可进行无代码部署。

GraphRAG 使用大型语言模型从任何文本文档集合中自动提取丰富的知识图谱。这种基于图的数据索引最令人兴奋的功能之一是，它能够在用户查询之前报告数据的语义结构。它以分层方式检测密集连接节点的 "社区"，在从高级主题到低级主题的多个层次对图进行分割。使用 LLM 对这些社区中的每一个进行总结，就能创建数据的分层总结，从而提供数据集的概览，而无需事先知道要问哪些问题。每个社区都是描述其实体及其关系的社区摘要的基础。