RAG × 知识图谱：从文本检索到结构化知识的演进

近年来，伴随大语言模型（LLM）的进步，“RAG”（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）成为了热门技术路径。传统 RAG 通过检索外部文本作为上下文来辅助模型生成答案，大大缓解了大型模型在线回答问题时的“幻觉”问题。然而，如何在海量信息中高效而精准地检索并组织知识，始终是一个亟待解决的难点。本文将围绕以下问题展开讨论：

传统的“原生”文本式 RAG 的原理是什么？
为什么要在 RAG 流程中引入知识图谱（Knowledge Graph, KG）？
KG-RAG 相比“原生” RAG 有哪些优势？
随着上下文窗口极大扩展（如 1M tokens），是否可以直接将超长文本作为先验知识，让 LLM 使用？

通过这些问题的讨论，我们将一窥 RAG 的未来趋势以及知识图谱在其中扮演的关键角色。

一、回顾“原生”RAG：基于文本的检索增强生成

所谓“RAG”，实际上是将语言模型与外部文本检索功能结合起来。其经典流程一般如下：

文本切分（Chunking）：
由于原始文档体量往往过大，系统会先把较长的文档切分成若干较短的片段（如几百至上千 tokens），方便后续的向量化和索引构建。
向量化 & 检索（Vectorization & Retrieval）：
- 将每个文本片段通过 Embedding Model（如常见的句向量编码）映射到向量空间，随后搭建一个向量索引，供高效相似度检索。
- 当用户提出问题或查询时，先对查询向量化，然后在向量索引中找到 K 个最相似的文本片段，作为潜在的“证据文档”。
生成（Generation）：
- 将检索到的文本片段与用户的输入问题拼接到一起，输入到大语言模型（LLM）中，让模型根据上下文信息生成最终答案。

这种简单明了的流程，能显著降低大语言模型进行无根据猜测（Hallucination）的概率。在大多数应用场景下，文本检索本身也相对容易实现，例如使用多种现成的向量索引框架。

然而，当需要更复杂的关系推理，或者需要多文档、跨领域内容关联时，“仅靠文本”的检索方式往往顾此失彼。于是，引入知识图谱（Knowledge Graph）便成为了一个更高效、更可解释的方案。

二、RAG×知识图谱：原理与流程

1. 实体识别和链接（Entity Linking）

当用户提出查询，可以先从查询中抽取出相关实体（如地名、人名、组织名称等），在知识图谱中找到对应实体节点。某些流程中还结合了向量检索做模糊匹配，保证对同义词、别名等也能够准确定位。

2. 图语义检索（Graph-based Retrieval）

根据实体节点以及其上下游关系，结合知识图谱中的结构化信息进行检索。例如：

查找实体的属性：如“某人物”对应的出生日期、作品列表、社会关系等等。
沿着关系遍历：如查找某家公司背后的投资方、合作伙伴等等。

知识图谱通过节点与边的语义关系可以直接构建出更精准的上下文子图，避免仅用向量相似度“碰运气”。

3. 知识整合（Knowledge Fusion）

在图中检索到相关实体、属性和关系后，可将这一“子图”转换为文字段落（或表格）再提供给模型。在多实体、多关系场景下，这种结构化知识可以有效减少错漏和冲突，使模型更容易聚合出正确且具有逻辑关系的答案。

4. 语言模型生成

最后，将已提炼好的信息与用户查询一起输入到 LLM 中，完成回答生成。由于知识来源自图谱，信息被明确地关联在一起，极大减少大模型胡乱编造或张冠李戴的概率，也方便进行可解释性追踪。

三、为什么知识图谱优于“原生”文本式 RAG？

1. 结构化信息带来精准检索

“原生” RAG 依赖向量相似度或关键字匹配，但复杂实体或抽象概念可能导致召回结果不佳。知识图谱以“实体+关系”的方式直接管理语义关联，使跨实体、多跳的检索与推理更加高效。

2. 跨领域文档的上下文关联

当同一实体信息分散在多份文档中，纯文本检索需要大量计算和多次查询才能拼凑。知识图谱则将同一节点统一存储，天生就能做聚合和组织，大幅节省了检索与推理成本。

3. 更可靠的推理能力

知识图谱中常见的“上下位关系”“类属关系”“因果关系”等能够显式表示，配合自动化的推理机制，无需完全依赖 LL M 读懂语义再自发推理；这样更易减少“幻觉”，也使结果可溯源与可解释。

四、当上下文窗口扩展到 1M，能直接扔进 LLM 吗？

随着技术进步，已有部分开源或商用大模型支持数十万、甚至上百万 tokens 的上下文。理论上来说，我们可以把整篇（甚至多篇）长文档直接注入模型作为先验知识。但在实际系统中，这种做法仍有明显的束缚和弊端：

高昂的计算与速度成本
1M tokens 的上下文意味着相应的显存占用和计算代价都会显著增加。对于绝大多数应用场景，用户的问题只需用到少量上下文就能回答，盲目地将海量文本塞入模型会极大地浪费资源，并导致推理速度显著下降。
上下文窗口 vs. 知识量
即使上下文窗口达到百万级别，真实业务中动辄数十万、数百万文档（或关联关系）仍无法一口塞进上下文。检索和过滤依然是不可或缺的过程。
噪音与干扰
内容越多，模型需要关注、解析的信息也越庞杂，极易受到噪音的干扰，或浪费注意力在无关细节上，不利于高效、准确回答。
动态更新与可维护性
文档可能随时更新，或新知识不断出现。将所有新内容直接拼接到“超长上下文”里缺乏灵活性，不如基于图谱或检索机制，可以对增量更新做更好的管理与维护。

基于以上现实考虑，大规模上下文虽然在某些场景中可以减少切分与检索的工作量，但仍难以完全取代结构化知识检索。RAG 的核心价值不只在于“提供上下文”，更在于帮助 LLM 高效、准确地调用外部信息，并提供可解释的知识来源。

五、新型 RAG 结合知识图谱的方向

多模态图谱与检索
未来的知识图谱或许不仅存储文本、实体，甚至还包含图像、音频、视频等多模态信息。LLM 可以在图谱中检索和推理更加丰富的内容，服务多模态应用场景。
嵌入式图谱与向量检索的融合
可将知识图谱中的实体、关系转化为向量，也可用结构化约束配合向量相似度检索，实现“结构+向量”混合式的检索与推理，使表现力和检索效率进一步提升。
可解释性与推理链（Chain-of-Thought）
某些面向企业或学术的场景需要对 AI 的推理过程进行可视化和审计。借助知识图谱的结构化设计，可以实现可视化的推理路径，加之 LLM 的自然语言解释能力，可提供更可信的“思路说明”。

结语

RAG（Retrieval-Augmented Generation）本质上是让大语言模型与外部知识库进行互补：LLM 具备强大的语言理解与生成能力，而检索层负责高效、精准地联通外部知识。知识图谱（KG）作为一种更结构化的知识管理与检索方式，能够在 RAG 中带来更高的准确性与可解释性，减少“幻觉”，也方便对多文档、多实体信息的高效聚合与检索。

即使在上下文窗口不断扩展的未来，大规模文本依然需要在可维护性、检索效率、可解释性等方面做权衡。RAG 中的知识图谱方案不会被简单的“扔进长上下文”所替代。两种方式各有优势，并可能在 hybrid 检索和推理中协同工作，从而更好地释放大语言模型的潜力。

如果你正在考虑构建一个高效且可扩展的问答或信息检索系统，“RAG × 知识图谱”值得进一步探索和实践！