知识图谱与 GraphRAG

• 哪个供应商提供某类泵站设备；
• 哪项政策适用于某个产品、地区或项目；
• 故障、设备、操作规程和纠正措施之间有什么联系；
• 哪些组织、合同和交付物在多个项目文档中共同出现。

​

能力概览

​

图谱如何构建

• 实体（Entity）：可命名的业务对象，例如公司、设备、政策、项目、地点、产品或操作规程。实体可包含类型、别名、说明、置信度和被提及次数。
• 关系（Relationship）：两个实体之间带方向和类型的连接，例如 SUPPLIES、APPLIES_TO、PART_OF 或 REQUIRES。
• 证据提及（Evidence mention）：包含 documentId、chunkId、可选引文和置信度的来源记录，使图谱结果可以回溯到产生它的文档。
• 实体向量（Entity vector）：由实体名称、类型、别名、说明或摘要形成的语义表示，用于根据自然语言问题寻找种子实体。

​

来源与可见性

​

启用条件

1. 知识库使用平台管理的文档，而不是未开放图谱能力的外部知识库提供商。
2. 文档已经完成解析，并包含非空文本分块。
3. 知识库已配置有效的 Embedding 模型；图谱实体会基于该模型使用独立的实体向量集合。
4. 已为知识库配置用于结构化抽取的对话模型，或者可以回退到带可用对话模型的 Primary Copilot。
5. 后台 Worker 可以正常处理知识图谱索引作业。

​

启用并构建 GraphRAG

1. 打开知识库，进入配置 > 检索设置。
2. 开启 GraphRAG。
3. 选择默认检索模式，并配置“实体 Top K”“邻域跳数”和“图谱权重”。
4. 选择适合抽取任务的对话模型，保存知识库配置。
5. 首次启用 GraphRAG 后，状态会变为“需要重建”。点击“重建图谱”。
6. 等待所有图谱作业完成，状态变为“已就绪”。
7. 打开“图谱”页面，在正式使用前检查实体、关系和来源证据。

​

检索配置

​

图谱状态与索引作业

​

增量更新与完整重建

• GraphRAG 开启后，新完成处理的文档会产生文档级图谱索引作业。
• 重新处理或移除文档时，系统会清理旧证据、刷新关系证据数，并删除已经没有来源和关系的自动抽取孤立实体。
• 完整重建会递增图谱版本，清理活动的自动抽取图数据，并重新抽取所有非文件夹文档。
• 人工创建和经过人工治理的实体/关系会在重建时保留；其旧抽取证据会清理，并根据当前文档重新计算。
• 图谱变化后会刷新实体向量。重建图谱不会重新生成文档分块的 Embedding。

​

使用图谱工作区

• 按实体名称或类型搜索；
• 按实体类型、关系类型、来源和可见性过滤；
• 设置焦点实体、零到两跳的深度以及返回数量；
• 放大、缩小、适应画布、重置布局和居中选中项；
• 查看实体/关系数量、类型图例、实体列表和关系列表；
• 在检查器中查看说明、别名、关系端点、相关关系和来源证据；
• 新建和编辑实体与关系；
• 隐藏错误或已停用的图谱项，同时保留治理记录。

​

人工维护实体与关系

• 添加缺失实体及其名称、类型、别名和说明；
• 修改抽取实体的名称或类型；
• 添加或修改有方向的关系及其权重；
• 隐藏错误实体或关系；
• 在确认抽取关系前检查对应证据。

​

检索模式

​

Vector

​

Graph

1. 在实体向量索引中语义查找种子实体。
2. 保留活动实体，并按“邻域跳数”扩展活动关系。
3. 将实体和关系证据解析回原始文档分块。
4. 根据实体语义相关度和证据置信度计算图谱相关度。
5. 返回带匹配实体和关系信息的高分原始分块。

​

Hybrid

​

让 Agent 自主探索图谱

search → neighbors → evidence → 必要时继续探索
                                ↓
                    使用 suggestedRetrievalQuery 调用 Retriever
                                ↓
                         带引用原始分块与回答

• 使用过滤选项工具发现当前目录、文件类型、年份、状态和 metadata 值；
• 使用图谱探索工具发现文档内容中的实体、别名、关系和证据；
• 将两类结果组合成最终 Vector Retriever 的检索词和动态过滤条件。

​

边界保护

​

测试 GraphRAG

1. 直接实体问题，例如“GOODSPRINGS 是什么”；
2. 关系问题，例如“哪个供应商提供泵站设备”；
3. 需要两个相关概念的多跳问题；
4. 来源文档中不存在对应实体的负例；
5. 关键词相似但关系不同的文档；
6. 用于比较 Vector、Graph 和 Hybrid 排序的问题。

​

安全与治理

• 知识库权限以及租户/组织边界继续生效。
• 只有活动实体和关系参与常规 GraphRAG 检索。
• 证据保留图谱结论到原始文档和分块的连接。
• 隐藏操作保留人工治理记录，并阻止该项在重建时被静默恢复为活动抽取项。
• Agent 图谱探索不会向 Agent 暴露管理员固定条件表达式。
• 普通最终回答默认展示来源引用，不展示内部图谱决策过程。

​

限制与最佳实践

• 图谱抽取具有概率性。涉及报价、合规、安全或合同决策的关键实体和关系，应先人工检查。
• 调整图谱参数前先改善文档解析质量；空分块或错误分块无法产生可靠实体和证据。
• 使用稳定、明确的实体类型和关系名称。拼写变体优先通过别名合并，不要创建重复节点。
• 默认使用一跳邻域；只有代表性测试证明两跳能带来有效证据时再增加。
• 使用人工或 curated 图谱项维护长期业务语义，但最终回答仍以文档证据为准。
• 首次启用、抽取模型发生重大变化，或发现来源覆盖不一致时执行完整重建。
• 监控失败作业、图谱零命中、重复实体、弱证据引文和 Hybrid 延迟。
• 需要结构化 Knowledge Filters 时使用 Vector；图谱探索工具可作为受边界约束的 Agent 检索规划步骤。