微軟 GraphRAG AI 提效：改善數據檢索，tokens 成本降低 77%
IT之家 11 月 16 日消息，科技媒體 winbuzzer 昨日（11 月 15 日）發佈博文，報導稱微軟研究院已更新 GraphRAG 系統，新增了動態社區選擇（Dynamic Community Selection）功能，在改善全局搜索的數據檢索同時，tokens 成本減少了 77%。
GraphRAG 簡介
IT之家註：微軟的 GraphRAG（圖基檢索增強生成）是一種新型的檢索增強生成（RAG）框架，旨在利用知識圖譜和大型語言模型（LLMs）來提升信息處理和問答能力。
圖源：微軟GraphRAG 通過構建知識圖譜，從非結構化文本中提取結構化數據，這使得模型能夠更好地理解和處理複雜信息。
自 2024 年 7 月 2 日開源以來，GraphRAG 在 GitHub 上迅速獲得了超過萬次的星標。
支持動態社區
新引入的動態社區選擇優化了知識圖譜的訪問方式，從而提高了響應的質量和效率。
該過程使用輕量級模型 GPT-4o-mini 來識別相關數據部分，只有這些部分進入主要處理階段，從而顯著減少計算工作負載。內部測試顯示，採用動態選擇後，tokens 成本平均降低了 77%。
2024 年 11 月發佈的 GraphRAG 版本 0.4.0 還包括增量索引和 DRIFT（動態檢索推理與過濾技術）模塊。
這些功能使得知識圖譜的更新變得更為高效，同時提高了搜索的準確性。通過這種結構，GraphRAG 能夠生成更具上下文的答案，減少了傳統文檔系統中常見的碎片化輸出。
廣告聲明：文內含有的對外跳轉鏈接（包括不限於超鏈接、二維碼、口令等形式），用於傳遞更多信息，節省甄選時間，結果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。
