面对传统RAG系统在处理复杂实体关系时的局限，结合知识图谱的检索器提供了一种新思路。它通过提取查询中的实体，在图谱中定位相关节点及其邻域信息，与向量搜索和关键词检索的结果相结合，旨在为大语言模型提供更丰富、更精准的上下文，从而提升最终回答的质量。
智能速览
核心目标是构建一个融合知识图谱检索的增强型RAG系统。
图谱检索流程：查询输入、LLM提取实体、查找相关节点及其邻域。
系统将图检索结果与向量搜索、关键词搜索结果融合后统一输入LLM。
数据来源可使用LangChain加载器从维基百科等公开源获取。
最终目的是让用户能基于整合后的多源信息进行更智能的对话。
精华内容
具体来看，这个增强的RAG系统是如何将知识图谱的力量融入现有框架的呢？其核心在于构建一个高效的图谱检索流程，并将其与传统的检索方式无缝集成。
构建图谱检索流
整个流程始于用户的查询请求。系统首先利用大型语言模型（LLM）从查询中精准提取出关键实体。随后，系统在预构建的知识图谱中查找这些实体对应的节点，并不仅仅局限于节点本身，还会同时获取其直接关联的邻域节点信息。所有这些收集到的图结构信息最终会被扁平化处理，转化为适合LLM理解的文本格式，作为图谱检索的结果输出。
多源检索策略融合
图谱检索器的输出并非终点。该系统设计的核心在于“融合”，它会将图谱检索得到的结构化信息，与传统RAG系统中的两种检索方式——向量搜索和关键词搜索——的结果进行整合。向量搜索擅长处理语义相似性，而关键词搜索则在匹配特定术语上表现精确。将这三者的结果汇总，能够为后续的LLM提供来自不同维度、更加全面的上下文信息，有效弥补单一检索方式的短板。
数据源与最终应用
在数据准备阶段，可以利用LangChain这样的工具，方便地从维基百科等公开数据源加载原始文档。这些文档一部分用于构建知识图谱，另一部分则作为非结构化文本存入向量数据库，为向量搜索和关键词搜索提供支持。所有检索到的信息最终被整合到一个统一的Prompt中，传递给大型语言模型，使其能够基于这份丰富的资料进行推理和生成，从而实现与数据之间更深度的、高质量的对话交互。
将知识图谱检索融入RAG系统，是对现有信息检索框架的一次有力增强。它通过挖掘实体间的深层关系，为大模型提供了更精准的上下文。未来，这种多模态、多策略的融合检索方式，有望成为构建高级问答系统的关键技术。如何更高效地构建和更新知识图谱，将是下一个值得探索的课题。
