微軟GraphRAG自提出，已歷時(shí)快一年，PaperAgent對(duì)其發(fā)展歷程進(jìn)行了專門梳理與總結(jié)：

• 去年4月，為解決傳統(tǒng)RAG在全局性的查詢總結(jié)任務(wù)上表現(xiàn)不佳，微軟多部門聯(lián)合提出Project GraphRAG（大模型驅(qū)動(dòng)的KG）；
• 去年7月，微軟正式開(kāi)源GraphRAG項(xiàng)目，引起極大關(guān)注，至今23.2k star，但落地時(shí)卻面臨巨大成本痛點(diǎn)（具體：LLM用于實(shí)體關(guān)系抽取+描述，社區(qū)總結(jié)）；
• 去年11月，為了上述痛點(diǎn)，微軟發(fā)布了LazyGraphRAG，將數(shù)據(jù)索引成本降低1000倍，只有GraphRAG的0.1%（使用 NLP 名詞短語(yǔ)提取來(lái)識(shí)別概念及其共現(xiàn)，再利用圖形統(tǒng)計(jì)來(lái)優(yōu)化概念圖并提取分層社區(qū)結(jié)構(gòu)）；
• 時(shí)隔3月，微軟GraphRAG項(xiàng)目迎來(lái)2.0.0版本，正式開(kāi)源LazyGraphRAG，即NLP graph extraction功能。

LazyGraphRAG代碼解讀

• NLP圖譜抽取
  graphrag/index/workflows/extract_graph_nlp.py

• 建立名詞短語(yǔ)圖

graphrag/index/operations/build_noun_graph/build_noun_graph.py

nodes：

• 使用text_analyzer.extract方法從每個(gè)文本單元中提取名詞短語(yǔ)
• 去重

edges（共現(xiàn)關(guān)系）：

• 將節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)框中的text_unit_ids展開(kāi)，得到每個(gè)文本單元中出現(xiàn)的名詞短語(yǔ)列表
• 對(duì)每個(gè)文本單元中的名詞短語(yǔ)列表，生成所有可能的邊（即名詞短語(yǔ)對(duì)）

edge_weights：

• 按source和target分組，統(tǒng)計(jì)邊的權(quán)重（即邊出現(xiàn)的文本單元數(shù)量）
• 使用點(diǎn)互信息（PMI）對(duì)邊的權(quán)重進(jìn)行歸一化

LazyGraphRAG技術(shù)原理

• 使用 NLP 名詞短語(yǔ)提取來(lái)提取概念及其共現(xiàn)
• 使用圖形統(tǒng)計(jì)來(lái)優(yōu)化概念圖并提取分層社區(qū)結(jié)構(gòu)

效果對(duì)比，LazyGraphRAG答案更加豐富，Query：描述 2024 年健康保險(xiǎn)計(jì)劃開(kāi)放注冊(cè)期間，美國(guó)個(gè)人在選擇健康保險(xiǎn)計(jì)劃時(shí)應(yīng)考慮哪些因素。

????本文轉(zhuǎn)載自??PaperAgent??，作者： PaperAgent ????