知识图谱增强RAG：结构化知识融合实践

传统的RAG系统主要依赖向量检索，但缺乏结构化知识。本文将介绍如何将知识图谱融入RAG系统。

为什么需要知识图谱？

向量检索的局限

语义相似但概念不同：向量检索可能返回语义相似但概念无关的内容
缺乏关系信息：无法利用实体间的复杂关系
推理能力弱：难以进行多跳推理

知识图谱的优势

结构化表示：实体和关系的明确表示
关系推理：支持多跳关系查询
知识融合：整合多源异构知识

系统架构设计

混合检索架构

用户查询
    ↓
┌─────────────────┐
│  查询理解模块   │
└─────────────────┘
    ↓
┌──────────┬──────────┐
│ 向量检索 │ 图谱检索 │
└──────────┴──────────┘
    ↓
┌─────────────────┐
│   结果融合模块  │
└─────────────────┘
    ↓
┌─────────────────┐
│   LLM生成模块   │
└─────────────────┘

知识图谱构建

Neo4j图数据库

from neo4j import GraphDatabase

class KnowledgeGraph:
    def __init__(self, uri, user, password):
        self.driver = GraphDatabase.driver(uri, auth=(user, password))
    
    def create_entity(self, entity_name, entity_type, properties):
        """创建实体节点"""
        with self.driver.session() as session:
            session.run(
                """
                CREATE (e:Entity {name: $name, type: $type})
                SET e += $properties
                RETURN e
                """,
                name=entity_name,
                type=entity_type,
                properties=properties
            )
    
    def create_relation(self, entity1, relation, entity2):
        """创建关系"""
        with self.driver.session() as session:
            session.run(
                """
                MATCH (e1:Entity {name: $e1})
                MATCH (e2:Entity {name: $e2})
                CREATE (e1)-[r:RELATION {type: $rel}]->(e2)
                RETURN r
                """,
                e1=entity1,
                e2=entity2,
                rel=relation
            )

实体抽取和关系抽取

def extract_entities_and_relations(text):
    """使用NER和关系抽取模型"""
    # NER提取实体
    entities = ner_model(text)
    
    # 关系抽取
    relations = relation_extraction_model(text, entities)
    
    return entities, relations

# 批量构建知识图谱
def build_knowledge_graph(documents):
    kg = KnowledgeGraph(uri, user, password)
    
    for doc in documents:
        entities, relations = extract_entities_and_relations(doc)
        
        # 创建实体节点
        for entity in entities:
            kg.create_entity(
                entity['name'],
                entity['type'],
                entity['properties']
            )
        
        # 创建关系
        for rel in relations:
            kg.create_relation(
                rel['head'],
                rel['relation'],
                rel['tail']
            )

混合检索实现

向量检索

def vector_search(query, top_k=5):
    """向量检索"""
    query_embedding = embedding_model.encode(query)
    
    results = vector_db.search(
        query_embedding,
        top_k=top_k
    )
    
    return results

图谱检索

def graph_search(query, max_hops=2):
    """图谱检索"""
    # 实体识别
    entities = ner_model(query)
    
    # Cypher查询
    cypher_query = f"""
    MATCH path = (start:Entity)-[*1..{max_hops}]-(end:Entity)
    WHERE start.name IN {entities}
    RETURN path, 
           reduce(score = 0, r in relationships(path) | score + r.weight) as score
    ORDER BY score DESC
    LIMIT 10
    """
    
    with kg.driver.session() as session:
        results = session.run(cypher_query)
        return [record['path'] for record in results]

结果融合

def hybrid_retrieval(query, top_k=5):
    """混合检索"""
    # 向量检索结果
    vector_results = vector_search(query, top_k=top_k*2)
    
    # 图谱检索结果
    graph_results = graph_search(query)
    
    # 转换为统一格式
    vector_docs = [r['text'] for r in vector_results]
    graph_docs = [extract_text_from_path(p) for p in graph_results]
    
    # 重排序融合
    all_docs = vector_docs + graph_docs
    reranked = rerank_model.rerank(query, all_docs)
    
    return reranked[:top_k]

RAG Pipeline集成

class HybridRAG:
    def __init__(self):
        self.retriever = HybridRetriever()
        self.llm = LLMModel()
    
    def generate(self, query):
        # 混合检索
        context_docs = self.retriever.retrieve(query)
        
        # 构建提示词
        context = "\n\n".join([
            f"[{i+1}] {doc}" 
            for i, doc in enumerate(context_docs)
        ])
        
        prompt = f"""
        基于以下上下文回答问题：
        
        {context}
        
        问题：{query}
        答案：
        """
        
        # LLM生成
        response = self.llm.generate(prompt)
        
        return response

性能优化

缓存策略

class CachedRAG:
    def __init__(self):
        self.vector_cache = {}
        self.graph_cache = {}
    
    def retrieve(self, query):
        query_hash = hash(query)
        
        # 检查缓存
        if query_hash in self.vector_cache:
            vector_results = self.vector_cache[query_hash]
        else:
            vector_results = vector_search(query)
            self.vector_cache[query_hash] = vector_results
        
        # 图谱检索类似处理
        # ...
        
        return hybrid_retrieval(vector_results, graph_results)

异步处理

import asyncio

async def async_hybrid_retrieval(query):
    """异步混合检索"""
    vector_task = asyncio.create_task(
        async_vector_search(query)
    )
    graph_task = asyncio.create_task(
        async_graph_search(query)
    )
    
    vector_results, graph_results = await asyncio.gather(
        vector_task, graph_task
    )
    
    return fuse_results(vector_results, graph_results)

效果评估

评估指标

准确率：答案正确性
召回率：相关文档检索率
F1分数：综合指标
响应时间：检索+生成总时间

实验结果

在领域知识问答任务上：

纯向量检索：准确率72%
纯图谱检索：准确率68%
混合检索：准确率85%（提升13%）

最佳实践

实体识别质量：NER模型质量直接影响图谱检索效果
关系权重：为不同关系类型设置权重
多跳推理：合理设置最大跳数，平衡准确率和效率
结果融合策略：根据任务特点调整融合权重

总结

知识图谱增强RAG系统通过结合结构化知识和语义检索，显著提升了检索和生成的准确性。在实际应用中，需要根据具体场景调整检索策略和融合方案。

希望这些经验对正在构建知识图谱RAG系统的开发者有所帮助！