基于知识图谱检索增强的文本生成（Graph-based Retrieval Augmented Generation，GraphRAG）是在自然语言处理（NLP）领域的一种方法，结合了图结构和检索增强生成技术。
GraphRAG的引入和应用标志着NLP技术的进一步发展，将检索和生成技术与图结构结合，能够更有效地处理复杂的语言任务和知识管理。其主要是为了解决传统RAG在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面遇到的困难，传统RAG遇到的困难主要包括：
1. 内容缺失：当知识库中缺少回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确的答案。进而造成生成的答案可能只回答了问题的一部分。
2. 全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，在检索过程中可能会错过与查询最相关的文档。
3. 未提取到答案：提取上下文与答案无关，即检索到的上下文可能与问题的答案无关。即使上下文中包含答案，大模型也可能未能提取出来，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。
4. 文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索出来的上下文完整性和与大模型交互的token数量，怎么控制好文档切分的度，是个难题。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。
5. 缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。
以下是一些引入GraphRAG的时机，通过引入GraphRAG，可以利用图结构的优势来解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。
1. 增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。
2. 处理多样化且相互关联的信息：在表示和存储多样化且相互关联的信息方面，图结构具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。
3. 提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。
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