GraphRAG：知识图谱 + 向量检索的检索增强生成实践
GraphRAG 落地指南：传统向量 RAG 的三大局限、实体链接与图检索增强、Neo4j Vector Index 构建与相似度查询、LangChain 集成、微软 GraphRAG/LightRAG 变体对比，以及可评测的工程落地路径。
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GraphRAG
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GraphRAG 实战：从向量检索到知识图谱增强检索
传统 RAG 用向量相似度检索文档片段，但在回答"谁和谁有关系"“某事件的完整影响链"这类需要多跳推理的问题时力不从心——关键信息可能分散在不同文档里，向量检索只能局部命中。GraphRAG 将知识表示为实体-关系图谱，用图遍历补足向量检索缺失的关联推理能力 …