原创 PaperAgent 2025-03-14 00:03 湖北
微软GraphRAG自提出，已历时快一年，PaperAgent对其发展历程进行了专门梳理与总结：
去年4月，为解决传统RAG在全局性的查询总结任务上表现不佳，微软多部门联合提出Project GraphRAG（大模型驱动的KG）；
去年7月，微软正式开源GraphRAG项目，引起极大关注，至今23.2k star，但落地时却面临巨大成本痛点（具体：LLM用于实体关系抽取+描述，社区总结）；
去年11月，为了上述痛点，微软发布了LazyGraphRAG，将数据索引成本降低1000倍，只有GraphRAG的0.1%（使用 NLP 名词短语提取来识别概念及其共现，再利用图形统计来优化概念图并提取分层社区结构）；
时隔3月，微软GraphRAG项目迎来2.0.0版本，正式开源LazyGraphRAG，即NLP graph extraction功能。
LazyGraphRAG代码解读
NLP图谱抽取
graphrag/index/workflows/extract_graph_nlp.py
建立名词短语图
graphrag/index/operations/build_noun_graph/build_noun_graph.py
nodes：
使用text_analyzer.extract方法从每个文本单元中提取名词短语
去重
edges（共现关系）：
将节点数据框中的text_unit_ids展开，得到每个文本单元中出现的名词短语列表
对每个文本单元中的名词短语列表，生成所有可能的边（即名词短语对）
edge_weights
按source和target分组，统计边的权重（即边出现的文本单元数量）
使用点互信息（PMI）对边的权重进行归一化
LazyGraphRAG技术原理
使用 NLP 名词短语提取来提取概念及其共现
使用图形统计来优化概念图并提取分层社区结构
效果对比，LazyGraphRAG答案更加丰富，Query：描述 2024 年健康保险计划开放注册期间，美国个人在选择健康保险计划时应考虑哪些因素。
https://github.com/microsoft/graphrag/blob/main/CHANGELOG.md推荐阅读
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