GraphRAG: How AI Answers Questions Hidden Across Many Documents
GraphRAG 結合知識圖譜與檢索增強生成（RAG）技術，旨在解決傳統 RAG 難以跨多份文件進行全局性推理與資訊關聯的瓶頸。透過建立實體與關係的圖形結構，GraphRAG 能將分散在不同文本中的片段資訊整合為結構化的知識網絡，大幅提高回答複雜問題的準確度。此外，此技術能有效降低大語言模型的幻覺現象，並提高檢索隱藏資訊的效率。隨著數據量急速成長，GraphRAG 正成為 AI 部署落地中的關鍵突破，協助企業實現更精準的大規模知識庫檢索。