图谱增强生成
GraphRAG
学到 认得 就够：听到能明白
你可能会说
“我问一大批报告“主要有哪些治理问题”，普通检索只返回几个相似段落；为什么有些系统先建图和摘要再回答？”
GraphRAG 用图结构及其相关摘要帮助检索和生成，适合某些跨材料连接或全局主题问题；它有多种实现，不是任何画了关系图的问答系统。
使用 AI
科研里的例子
比较多年县级报告的治理主题时，图谱帮助连接不同表述的概念；最终仍给出主题对应文件和例外县份供复查。
Microsoft 的代表方案先从文本抽取实体关系，建立社区结构与摘要，再根据问题组合局部或全局信息。这样试图弥补只取相似片段对全库概括的不足，但索引成本、抽取错误和摘要丢失也会累积。原论文的效果来自特定数据和任务，不能推断它总比普通 RAG 更好。科研使用还应检查主题汇总是否保留少数案例、反例与来源分布。
在你的学科里，直接拿去用
从给定文献读取问题与证据
请只依据下面的文献材料回答。 材料：[粘贴原文或附文件；若只有摘要请注明] 我想弄清：[问题] 请列出作者要解释的现象、主要概念、数据与研究单位、研究设计、主要发现及作者写明的局限。区分作者原话、你的释义与尚无法判断的地方。每项给页码或可定位段落，保留关键术语的中文与英文。若没有全文，不把摘要之外的细节补出来。最后提出3个我可以回原文亲自检查的问题。方括号里的内容换成你自己的。来自知识增量《科研中英表达与 Prompt 指南》PG02
从中文研究想法形成双语检索式
请把我的中文研究想法转成可测试的中英文检索策略。 想法：[填写] 对象、地区、时期：[填写] 数据库或检索渠道：[填写] 先拆概念块，再为每块给首选中文、首选英文、常用别名及需排除的歧义。给宽、中、窄3组检索式，并解释AND、OR、引号及数据库字段差异。用[我已知的一篇相关文献]作召回检查；没有已知文献则保留待测试。当前若无法访问数据库，只交策略，不声称已经检索或编造结果。方括号里的内容换成你自己的。来自知识增量《科研中英表达与 Prompt 指南》PG03
判断
亲手检查一次
在同一组局部查证和全局概括问题上比较普通 RAG 与图方案，核对来源覆盖、遗漏反例、成本及更新后的稳定性。
它做不到的
图结构不保证事实或因果正确，社区摘要也可能放大多数声音；简单问题未必值得承担全套图谱建设与更新成本。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。
来源
- Edge et al. — From Local to Global: GraphRAG2026-11-06 核对
- Microsoft — GraphRAG documentation2026-11-06 核对
卡片底稿由 AI 协助整理，经过核对；发现错误请告诉我。