LazyGraphRAG —— 微软开发的图形强化生成式检索架构

LazyGraphRAG指的是什么

LazyGraphRAG是由微软研究院开发的一款图形增强型生成与检索（RAG）框架，作为GraphRAG的一个改进版本而存在。相比其前身，LazyGraphRAG显著降低了数据索引的成本至原来的0.1%，并通过采用创新的混合搜索策略来提升结果的质量和处理效率。该系统融合了最佳优先搜索及广度优先搜索的方法来进行查询管理，并且能够支持本地与全局范围内的信息检索需求，适用于一次性查询、深入数据分析以及流式数据的实时处理场景，特别适合于需要成本控制的应用环境。微软计划将LazyGraphRAG整合进开源版本的GraphRAG库中，以便让更广泛的开发者群体和企业用户可以访问并利用这一技术优势。

LazyGraphRAG的核心特性

• 高效的资料索引减少数据索引的费用，成本仅为GraphRAG的千分之一，适用于大型数据集的管理。
• 提升的查询效率维持较低成本的同时，确保具有接近于向量RAG的查询效果，尤其是在本地搜索功能上。
• 全世界范围内的搜索品质：显著减少查询费用，同时维持与GraphRAG相近的全球查询准确性水平。
• 适应性和扩展能力：本系统配备了一致性的检索入口，能够满足局部与整体的数据查找要求，并灵活应对各种检索成本及效能期待。
• 适用于单次查询及流式数据处理适用于单次查询、探究性分析及流数据处理。

LazyGraphRAG的运作机制

• 抽取名词短语于数据索引的过程中，运用自然语言处理（NLP）里的名词短语抽取方法以辨识概念及它们的共同出现关联。
• 图形统计数据改进运用图形统计技术改进概念图，并从中识别层级分明的社群架构，能够提升查询效率，迅速找到相关的概念信息。
• 综合搜索方案采用融合了最佳优先搜索与广度优先搜索方法的策略，并通过迭代深化技术来解决查询问题。
• 精细化动态检索首先根据相似性对文本片段排序，接着动态挑选相关的社群以逐步精炼搜索结果，最终定位到最合适的文字段落。
• 经济效益评估LazyGraphRAG能够在各种预算范围内体现其经济价值，无论是采用成本较低的大型模型还是更为先进的大型模型，均能维持相同的查询品质。

LazyGraphRAG项目的网址

• 工程位置：lazygraphrag——树立质量与成本新标杆
• Git存储库：https://github.com/microsoft/graphrag（计划不久后开放源代码）

LazyGraphRAG的使用情境

• 建议系统展示内容根据对用户行为与偏好的分析结果，向用户提供个性化的建议内容，包括但不限于新闻报道、影视作品及音乐曲目等，并实现精准的定制化推送。
• 项目管控软件在项目管理过程中，查找项目文件、会议纪要及通信记录能协助团队成员迅速获取必要的资料。
• 客户支持与服务通过对客户咨询及过往互动的剖析，迅速给出精准回应与处理方案，从而增强服务响应的速度与质量。
• 健康管理资讯搜索协助医疗工作者迅速获取患者的健康档案、科研资料及临床指导规范，以辅助其在诊疗过程中作出决策。
• 科研探索与资料整理科研人员查阅相关的学术文章、书本节选及研讨会论文，以支撑他们的文献回顾与科学研究。