其实我这个问题不算瞎问。在你的项目里，你是真觉得GraphRAG有用，还是就图个新鲜劲，这个是非常重要的思考。
RAG能干啥，其实不用复杂的解释了
传统的方式就是基于向量余弦近似度的查找，当然BM25其实也是传统RAG（别把它当新东西），常见一点的基本都有向量查找，或者向量+BM25关键字集成查找，为了方便我就画向量的了。
如下图：
通用LLM里不太存在专用领域的知识，RAG可以作为外挂知识库的补充，补充新的知识，另外有些问题，不一定让你回复标准答案（你懂的）
现在举几个场景，比如说，你问一句，肯德基全家桶多少钱一桶，这你问RAG系统指定是没啥问题。
为啥没问题呢？
因为你的问题指向特别具体，SKU====>价格，银货两讫。
那么下一个问题来了，你所在的团队去年有哪些贡献？
这咋答啊？太宏观了
要硬来也不是不行，比如搜索你所在的团队有谁？然后找这些人的各个lead的项目的chunk，最后把所有chunk one by one塞给LLM，让LLM总结，总结的出来的中间态还应该有个外置的memory吧，比如redis存着，最后所有人的贡献全出来，再过一遍LLM 刷总结。早上问的，这一套下来可能都吃中午饭了（夸张的修辞手法），主要是大概率这效果肯定不好，受限于每次生成的结果优劣，就有一个叠加效应，另外也受限于token数的限制，每人总结，再叠加总结可能还好一点，要一股脑的送进LLM让它乱处理，可要了亲命了....
其实，上一段所做的操作，严格来说，可以理解为就是构建知识图谱的一个过程，只是毫无章法而已，而且你必须要把RAG系统Agentic化，否则RAG是做不了这个事的。
那构建知识图谱这事，其实挺费时费力的，GraphRAG这个软件也好，框架也好，主要干得第一件事就是用LLM来构建知识图谱
原始文档（Source Documents）：
系统从原始文档开始，通过文本提取和分块（chunking）将文档拆分成较小的文本片段。
文本片段（Text Chunks）：
将这些文本片段经过领域定制的摘要化处理，以提取关键的实体、关系和相关属性。
元素实例（Element Instances）：
在这一步，系统识别并提取出图节点（如实体）和边（如关系），这些信息将被进一步处理为元素摘要。
元素摘要（Element Summaries）：
系统为每个提取的元素（节点和边）生成独立的摘要，这些摘要提供了每个元素的独立描述。
图社区（Graph Communities）：
通过社区检测算法（如Leiden算法），将图划分为多个社区，每个社区包含彼此之间关系紧密的节点和边。
社区摘要（Community Summaries）：
为每个社区生成一个综合的摘要，描述该社区内的所有元素及其关系。这些摘要在查询时可以独立使用。
社区回答（Community Answers）：
在接到用户查询后，系统会利用这些社区摘要来生成部分回答。每个社区摘要独立处理，并生成与查询相关的回答。
全局回答（Global Answer）：
最终，将所有部分回答汇总生成一个综合性的全局回答，来满足用户的查询需求。
索引时间 vs. 查询时间：
索引时间：在这段时间内，系统构建知识图谱并生成所有相关的社区摘要。这是一个预处理步骤，使得系统能够更快速地响应未来的查询。
查询时间：当用户发出查询时，系统利用预先生成的社区摘要并并行处理，最终生成全局性的答案。这一步是针对用户查询的实时处理。
这里面LLM都参与了哪几部分呢？
主要是以下4个部分
1. 元素实例提取（Element Instances Extraction）：
对每个文本片段，使用大语言模型（LLM）来提取图中的元素实例。具体来说，LLM被用来识别和提取以下内容：
实体（Entities）：如人、地点、组织等。
关系（Relationships）：描述实体之间的连接或关联。
协变量（Covariates）：其他相关的描述或声明，例如主语、宾语、关系类型等。
这些元素实例被表示为图的节点和边，形成一个初步的图结构。
2. 元素摘要生成（Element Summarization）：
在提取了元素实例之后，LLM还负责生成这些元素的摘要。每个节点或边的实例被独立地总结为一个描述块，这些描述块提供了对每个图元素的独立理解。
3. 社区摘要生成（Community Summarization）：
对于每个社区，LLM生成一个社区摘要。这些摘要描述了社区内部所有节点和边的关系及其重要性。社区摘要可以用于后续的查询回答生成过程。
4. 生成回答（Answer Generation）：
在查询时间，系统首先根据查询问题选择相关的社区摘要。然后，LLM利用这些社区摘要生成部分回答。
最后，将所有部分回答整合成一个综合性的全局回答，提供给用户。
左边的图都好理解，就是构建图里的边和节点的过程，一度，二度啥的。
右边的是干啥的呢？就是层级回答，这是干啥的呢？
这就是今天要说的题目的重点，你为啥要用graphRAG
假设有一连串的问题
1.你去年的工作结果是什么？
2.你团队的工作贡献有啥？
3.你们大部门的贡献？
4.整个公司的产品GTM的状态？
这灵魂四问，用传统的RAG基本是不太现实的，但是借助Graph RAG的图谱能力和层级化能力则可以提前生成了关于 2,3,4问题的答案和关联性（Summarization）
GraphRAG主要的能力就是干这事的
所以我们总结一下：
应用场景：
传统RAG：适用于需要从大规模文档库中检索并生成内容的应用，如问答系统、摘要生成等。
Graph RAG：由于其对复杂关系的建模能力，更适用于需要理解和生成复杂知识结构的应用，如知识图谱问答、关系推理等。
而你的应用如果不太涉及下面的业务，我劝你别用GraphRAG
原因有这么几点：
钱，我前文中说的要LLM参与的几个点，那没一个是省token的，而且是预加载过程，也就是说只要你想玩GraphRAG，那这钱是省不了的，基于VectorDB和BM25的都没不需要这个。
新的数据加入，图这玩意儿不同于向量数据库，你愿意新增几条，大可新增几条，只要performance够就行，你每次加新数据，如果和多条边或者节点相关，就会大规模重构图的结构，又是新折腾轮回的开始。
图谱构建的问题，这个严格说不是GraphRAG的问题，是图系统本身的问题，一个良好的知识图谱构建不太可能靠LLM就全程搞定，所以你图谱构建的鲁棒性和健壮性，对LLM要求极高。这东西出很久了，相信你们测过的也知道，效果是不错，因为你们平常问的问题，往往标准rag cover不住，但是它也仅仅是占这块的便宜而已。其它的针对性问答，关于具体问题，它不会比传统rag有什么特别大的优势。
最后一点，传统rag不能回答灵魂四问吗？
1.你去年的工作结果是什么？
2.你团队的工作贡献有啥？
3.你们大部门的贡献？
4.整个公司的产品GTM的状态？
答案是当然可以，你提前有这个问题不就完了吗？咋么有呢？让LLM生成呗。
有兄弟会说，你说这不本末倒置吗？哪有先有答案后有问题的？
我可以负责任的告诉你，这是最基本的RAG 工程手法，那你要是不知道咋玩，看我之前的文章
