大家好呀！这里是你们的课代表懒懒~不知不觉，我们已经来到课程的最后一节，为我们的坚持和努力点赞！
通过之前的学习，我们已经学会了如何使用RAG增强大模型的能力。有细心的小伙伴发现，传统的RAG在召回上存在碎片化的局限。为了解决传统RAG存在的问题， 知识图谱RAG 应运而生，本节课就让懒懒带大家回顾如何搭建知识图谱RAG吧！
知识图谱RAG，超越朴素RAG！
朴素RAG：😔
- 检索返回的内容孤立、缺乏结构关联。
- 回答在需要跨文档、跨段落推理的场景中，召回片段之间缺乏逻辑和语义连贯性。
- 无法识别文档间的主题关系，信息冗余与漏召。
知识图谱RAG：😊
- 实体-关系-属性的三元组形式显式建模语义关联，使系统能够清晰刻画知识之间的语义路径。
- 在图谱上进行结构感知的检索或路径遍历，更有针对性地召回与用户问题语义相关、逻辑连贯的信息。
- 跨文档实体的对齐与融合，增强主题聚合与复杂推理能力。
知识图谱：让机器理解世界的“知识网络”
一切从图说起 🔥
（图（Graph）结构）
图是一种由一组节点（或称为顶点）和节点之间的边组成的数据结构，例如图1 可以表示地铁路线图，每个顶点表示一个站点，每个边表示站点之间的连通性。
知识图谱（Knowledge Graph, KG）是一种用 “图” 结构表示知识的方式，通常由三元组组成，其中每个三元组包含一个实体、关系以及与该实体相关的另一个实体，结构形式为 （实体1）—[关系]→（实体2）。
（知识图谱示例（图源网络））
知识图谱有三个重要组成部分，即实体，关系和属性，每个部分的解释如下：
- 实体（Entity）：知识图谱的基本构成单位，代表现实世界中的物品、概念、事件等。例如图2中的每个人物、城市、课程都是实体。🤔
- 关系（Relationship）：描述实体间联系的方式，通常用边来表示。比如图2中男士与Bonn的关系是“lives in”，表示这位男士生活在Bonn City。🤔
- 属性（Attribute）：实体或关系的附加信息。例如图2中Bonn City有“Type”，“Population”和“Area”三个属性。🤔
从文档中构建知识图谱
拆解流程🔥
RAG系统的“智能外挂”：知识图谱如何赋能RAG？
构建知识图谱
要构建基于知识图谱的RAG系统，就像是在搭建一座“知识摩天楼”。
现成的结构化数据（比如数据库、RDF、Neo4j）就像预制好的砖块，拆开就能直接用，省时又省力。
而非结构化数据（比如那些长篇大论的文字）嘛，就像一堆散落的乐高零件，需要你仔细翻找，才能拼出点有用的东西，比如人名、地名、日期，以及它们之间的“小八卦”（比如“谁创办了什么”“谁住在哪儿”）。
怎么处理这些“碎片”呢？
可以采用传统的信息抽取方法，主要分两步：
- NER（命名实体识别）：像一位“考古专家”，负责从文本中挖掘出关键的实体，例如人物、组织、地点等；
- 关系抽取：这位专家则专注于搞清楚实体之间的“人际关系”，比如“张三是某公司的创始人”。
当然，还有另一种更“现代”的做法——直接派出大型语言模型（LLM）这个“全能大工匠”。它能在一句话中同时识别实体、提取关系，甚至顺带润色输出，效率极高。
所以，搭建知识图谱就是这么一件“从零件到艺术品”的事情，有了这些工具，轻松又有趣！
图3 利用大模型构建知识图谱流程
处理文本构建知识图谱就像拆书搭积木，步骤如下：
- 文本分块：先把长文本切成小块，方便操作，这步和普通RAG的“切片”手法一样。
- 提取图元素：用LLM发“指令”从每块文本里找出关键积木：
- 第一步：找实体（例如名字、类型、描述），就像从一堆零件里挑出有用的砖块。
- 第二步：找关系（谁和谁有啥联系，比如“合作”“位于”），把砖块之间的连接线画出来。
- 合并实体和关系：最后，把不同文本块中重复的积木合并，拼成一个完整、连贯的知识图谱！
简单来说，就是“切片-找积木-拼完整”，过程清晰又高效！😮
使用知识图谱召回
其流程如图所示：
（Knowledge Graph Based RAG 流程示例）
基于知识图谱的RAG系统回答过程有这样几个步骤！😮
- 检索阶段，根据用户输入问题从知识图谱中召回相关的实体、关系以及原文内容。
- 增强阶段，将召回的结构化结果整合为额外的上下文信息，与用户输入一起提供给大模型，以增强其理解和推理能力。
- 生成阶段，系统通过大模型生成答案，该过程与朴素RAG系统一致。
两大知识图谱RAG系统供你挑选
GraphRAG
GraphRAG通过构建知识图谱和分层社区结构，将局部信息聚合为全局理解。
其核心优势在于：
- 利用LLM从文档中提取实体、关系和事实声明构建知识图谱，通过图结构索引捕捉语义关联。
- 通过分层社区检测，使用图社区算法将图谱划分为紧密关联的社区，递归生成从局部到全局的摘要。
- 采用Map-Reduce式回答生成方法，借助社区摘要的并行处理与聚合，生成全面且多样的全局回答。
GraphRAG工作流程
1.将文档拆分为文本块，并使用LLM提取其中的实体、关系及事实声明
2.基于提取结果构建知识图谱，将实体和关系转化为图节点和边，对重复实例进行聚合并生成节点描述，同时根据关系出现频率设定边的权重。
3.利用Leiden算法对图谱进行递归划分，形成嵌套的社区结构，每个社区代表一个语义主题，构建从局部到全局的层级结构。
社区新概念！
微软 GraphRAG 在知识图谱的基础上增加了一个社区(Community)的概念。
社区是 GraphRAG 中的高级结构，表示一组相关实体的集合。每个社区包含以下字段：
ID：社区的唯一标识符。
Level：社区的层级（如 0、1、2 等）。
Entity IDs：社区中包含的实体 ID 列表。
Relation IDs：社区中包含的关系 ID 列表。
Text Block IDs：社区中包含的文本块 ID 列表。
Description：社区的描述信息。
Summary：社区的摘要信息。
GraphRAG 在是构建Knowledge Graph后，增加了一个社区摘要（Community Summaries）的生成环节。这一策略使得系统在检索时只关注与查询高度相关的社区，而不是检索整个图。社区摘要对数据全局结构和语义的高度概括, 即使没有问题, 用户也可以通过浏览不同层次的社区摘要来理解语料库！
社区摘要生成由两步组成：
- 社区检测：使用图分析算法，获得具有高度连接性的实体簇
- 摘要提取：使用LLM根据社区中的实体和关系，提取各类型总结。
（微软 Graph RAG 的社区聚类效果图）
Light RAG
LightRAG的知识图谱是比较基础的 分片+实体/关系
LightRAG 就像一位“轻装上阵”的知识图谱专家，甩掉了复杂的社区聚类，直接构建知识图谱，支持增量更新——新数据只需补充节点和关系，无需重建全图，方便又高效！🧠
它的检索方式也很聪明，采用了双层检索策略：
- 低层级检索：专注细节，锁定具体实体的信息，比如“某人是谁”“某地在哪”。→
- 高层级检索：关注全局，处理宏观主题和趋势，比如“某领域的发展方向”。→
这种设计让 LightRAG 能快速适应动态数据场景，同时保证检索既全面又精准，堪称高效实用的“知识捕手”！
（LightRAG 整体结构（图源 LightRAG 论文））
LightRAG通过以下步骤实现 知识图谱的构建与检索 ：
1.实体和关系抽取 ：从文档中提取实体和关系（如实体名称、类型、描述等），完成后进行去重操作，然后进行图索引，构建知识图谱。
-
节点属性 ：包括实体名称、类型、描述、来源文档ID。
-
关系属性 ：包括起点实体、终点实体、关键词、描述、来源文档ID。
2.关键词提取 ：
-
具体关键词 ：关注精确信息（如实体名称、属性），用于底层级检索。
-
抽象关键词 ：关注宏观主题或领域信息，用于高层级检索。
3.双层级检索：
-
低层级检索 ：针对具体关键词，查找特定实体及其属性，提供详细信息。
（示例关键词：如“beekeeper”“hive”，获取具体实体的属性和关系。）
-
高层级检索 ：针对抽象关键词，分析宏观主题、趋势或多个实体间的关系。
（示例关键词：如“agriculture”“production”，提供全局性见解。）
4.动态更新： 当有新数据加入时，仅需更新新增的节点和边，无需重建整个知识图谱，降低计算成本。
通过这种设计，LightRAG能够 高效 处理具体细节和宏观主题问题，为用户提供精准且深度的答案！
LightRAG VS GraphRAG🤦
🌐对于Legal Dataset，共94篇文章，约5000K Token（约5个水浒传大小）。GraphRAG 生成了 1399 个communities，平均每个社区报告生成需要5000Token, 其中 610 个 level-2 communities， 平均每个level-2的社区占用1000Token。下表对比了创建知识图谱和一次检索所消耗的LLM Token。C_Max为API单次请求最多Token限制，T_extract 代表提取实体和关系消耗Token数，C_extract则表示提取产生的API调用次数。🤦
| 处理阶段 |
query-召回 |
文档创建（5000K Token ） |
||
| 方案 |
GraphRAG |
LightRAG |
GraphRAG |
LightRAG |
| Token消耗 |
610*1000 |
< 100 |
1399*5000 + T_extract |
T_extract |
| API 调用次数 |
610*1000/C_Max |
1 |
1399 + C_extract |
C_extract |
实战演练：知识图谱RAG对复杂query的提升
我们基于LightRAG进行实战，来看看需要的配置吧！
Dataset
-
水浒传_utf8.txt （约912K Tokens)
切分及召回
-
NaiveRAG Chunk 1200 Token; top_k: 10
-
LightRAG Chunk 1200 Token ; relation/entity top_k: 60
使用LightRAG构建知识图谱
Step0️⃣: 环境准备。
🔨vLLM
pip install vllm
🔨LightRAG
pip install lightrag-hku
🔨infinity
pip install infinity-emb
🔨LazyLLM
pip3 install lazyllm
lazyllm install full
-
Git clone https://github.com/HKUDS/LightRAG 并安装lightrag pip install “lightrag-hku[api]”
-
下载语料 水浒传.txt 转为 utf8，并重命名放入比如”novel/shuihu.txt”
-
主动创建保存知识图谱的目录
Step1️⃣: 使用VLLM/Ollama等工具部署openai 兼容格式的LLM服务。
⚠️注：由于文章较长，尝试过多个平台的在线模型，即使换不同的语料，依然会有触发“内容安全限制”的情况。所以只能选择本地部署的LLM。
下载模型(Qwen 2.5-32B-Instruct)，推荐从ModelScope下载：
注：由于文章较长，尝试过多个平台的在线模型，即使换不同的语料，依然会有触发“内容安全限制”的情况。所以只能选择本地部署的LLM。
下载模型(Qwen 2.5-32B-Instruct)，推荐从ModelScope下载：
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /mnt/lustre/share_data/lazyllm/models/Qwen2.5-32B-Instruct/ --served-model-name qwen2 --max_model_len 16144 --host 0.0.0.0 --port 12345
Step2️⃣: 部署embedding 服务或使用已有平台的openai兼容格式的embedding在线服务。
下载模型(bge-large-zh-v1.5)，推荐从ModelScope下载：
infinity_emb v2 --model-id "/mnt/lustre/share_data/lazyllm/models/bge-large-zh-v1.5" --port 19001 --served-model-name bge-large
Step3️⃣: 参照 examples/lightrag_openai_compatible_demo.py 修改LLM服务和embedding服务的配置 配置llm_model_func和embedding_func 的三个参数：model, base_url, api_key。
✅设置处理的文件名和保存知识图谱的文件夹路径
-
WORKING_DIR 为 知识图谱保存的文件夹路径
-
PATH_TO_TXT 为 待解析的小说 <水浒传>，注意检查是否为utf8格式
✅修改llm_model的配置
-
base_url 改为 http://{ip}:{port}/v1
-
model_name 改为 vLLM中配置的 qwen2
✅修改openai_embed的配置
-
base_url 改为 http://{ip}:{port}
-
model_name 改为 infinity中配置的 bge-large
Step 4️⃣ : 调整examples/lightrag_openai_compatible_demo.py 中的main 函数 设置知识图谱的存储目录WORKING_DIR 和文本文件的路径 PATH_TO_TXT。
async def main():
WORKING_DIR = "****"
PATH_TO_TXT = "shuihu.txt"
try:
embedding_dimension = await get_embedding_dim()
print(f"Detected embedding dimension: {embedding_dimension}")
rag = LightRAG(
working_dir=WORKING_DIR,
llm_model_func=llm_model_func,
embedding_func=EmbeddingFunc(
embedding_dim=embedding_dimension,
max_token_size=8192,
func=embedding_func,
),
)
with open(PATH_TO_TXT, "r", encoding="utf-8") as f:
await rag.ainsert(f.read())
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
Step5️⃣ : 运行Demo，并检查WORKING_DIR中是否有graph_chunk_entity_relation.graphml 生成，其大小约为5M左右表示成功。
LazyLLM融合LightRAG
让我们看看整体的流程图吧！
- Step 1: 参考LightRAG构建知识图谱中的方式部署本地LLM和embedding服务✔️
- Step 2: 设置LightRAG知识图谱的存储目录
working_dir和文本文件的路径txt_path，并配置LazyLLM知识库目录dataset_path✔️
import os
import asyncio
import lazyllm
from lazyllm import pipeline, parallel, bind, Retriever
from lightrag import LightRAG, QueryParam
from lightrag.kg.shared_storage import initialize_pipeline_status
from lightrag.utils import setup_logger, EmbeddingFunc
from lightrag.llm.openai import openai_complete, openai_embed
class LightRAGRetriever:
def __init__(self, working_dir, txt_path, mode="hybrid"):
self.working_dir = working_dir
self.txt_path = txt_path
self.mode = mode
self.api_key = "empty"
self.rag = None
self.loop = asyncio.new_event_loop()
setup_logger("lightrag", level="INFO")
if not os.path.exists(working_dir):
os.makedirs(working_dir)
self.loop.run_until_complete(self.initialize_rag())
async def initialize_rag(self):
self.rag = LightRAG(
working_dir=self.working_dir,
embedding_func=EmbeddingFunc(
embedding_dim=1024,
max_token_size=8192,
func=lambda texts: openai_embed(
texts=texts,
model="bge-large",
base_url="http://0.0.0.0:19001",
api_key=self.api_key,
)
),
llm_model_func=openai_complete,
llm_model_name="qwen2",
llm_model_kwargs={"base_url": "http://0.0.0.0:12345/v1", "api_key": self.api_key},
)
await self.rag.initialize_storages()
await initialize_pipeline_status()
with open(self.txt_path, "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()
await self.rag.ainsert(content)
def __call__(self, query):
return self.loop.run_until_complete(
self.rag.aquery(
query,
param=QueryParam(mode=self.mode, top_k=3, only_need_context=True)
)
)
def close(self):
if self.rag:
try:
self.loop.run_until_complete(self.rag.finalize_storages())
except Exception as e:
print(f"关闭LightRAG时出错: {e}")
finally:
self.loop.close()
self.rag = None
def main():
kg_retriever = None
try:
documents = lazyllm.Document(dataset_path="****")
prompt = ('请你参考所给的信息给出问题的答案。')
print("正在初始化知识图谱检索器...")
kg_retriever = LightRAGRetriever(
working_dir="****",
txt_path="****"
)
print("知识图谱检索器初始化完成！")
bm25_retriever = lazyllm.Retriever(
doc=documents,
group_name="CoarseChunk",
similarity="bm25_chinese",
topk=3
)
def bm25_pipeline(query):
nodes = bm25_retriever(query)
return "".join([node.get_content() for node in nodes])
def context_combiner(*args):
bm25_result = args[0]
kg_result = args[1]
return (
f"知识图谱召回结果:\n{kg_result}"
f"BM25召回结果:\n{bm25_result}\n\n"
)
with lazyllm.pipeline() as ppl:
with parallel() as ppl.multi_retrieval:
ppl.multi_retrieval.bm25 = bm25_pipeline
ppl.multi_retrieval.kg = kg_retriever
ppl.context_combiner = context_combiner
ppl.formatter = (lambda nodes, query: dict(context_str=nodes, query=query)) | bind(query=ppl.input)
ppl.llm = (
lazyllm.OnlineChatModule().prompt(
lazyllm.ChatPrompter(
instruction=prompt,
extra_keys=['context_str']
)
)
)
lazyllm.WebModule(ppl, port=23466).start().wait()
except Exception as e:
print(f"\n处理过程中发生错误: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
if __name__ == "__main__":
main()
Step 3 : 运行Demo，则会启动Web端服务，即可向LLM提出问题啦。
————————————
通过这次的深入学习与实战，我们不仅了解了如何让知识图谱RAG“抽取实体、建图索引、逻辑推理”，更真正掌握了：一个能从碎片化信息中构建语义关联、支持复杂推理的RAG系统，不再只是简单的检索工具，而是具备全局视角与结构化思考能力的智能助手！
从分块抽取让系统“识别知识点”，到构建知识图谱为RAG搭建“语义网络”，再到高低层级检索实现从细节到全局的全面回答，我们一步步，把RAG从文本问答助手，进化成了语义理解+知识聚合的超级推理专家。
这不仅是功能的叠加，更是一次认知能力的全面升级！知识图谱RAG不再仅仅“回忆知识”，它开始学会“理解语义”、“关联信息”、“生成深度洞察”。
————————————
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