RAG 的演进：为何图检索增强生成（GraphRAG）将主导未来
RAG 技术这几年变化挺大，到了 2026 年，重心明显转向了图检索增强生成（GraphRAG）。这一演进源于传统平面向量型 RAG 在满足企业级复杂推理和可靠决策支持需求方面日益凸显的局限性。
核心在于从单纯的向量相似度匹配，转向了对复杂关系的推理。传统 RAG 依赖向量嵌入来衡量查询与文档片段的语义相似性，但这种方法无法捕捉企业决策至关重要的实体、概念与事件间的复杂关联。相比之下，GraphRAG 将信息构建为包含节点（实体）和边（关系）的知识图谱，使模型能够遍历并推理这些关联——解锁了平面向量 RAG 无法实现的多跳推理和上下文关系理解能力。
GraphRAG 还解决了传统 RAG 的两大长期痛点：上下文窗口限制和'中间信息丢失'问题。随着企业查询日益复杂，需要更大的上下文窗口来整合相关信息，但即便是最先进的大语言模型（LLM）也存在有限的上下文容量。GraphRAG 通过将结构化知识存储在外部图数据库（如 Neo4j）中解决了这一问题，允许模型按需检索最相关的节点和关系，而非将大量文本塞入上下文窗口。此外，'中间信息丢失'问题——即 LLM 容易忽略长上下文序列中间的关键信息——也通过图谱的结构化组织得以解决，这种结构优先考虑关系相关性而非位置顺序。
企业级决策通过对高保真可解释人工智能（XAI）的需求，进一步推动了 GraphRAG 的采用。在金融、医疗和法律服务等受监管行业，决策必须具备透明度和可审计性。传统 RAG 通常产生'黑箱'输出，难以追溯模型得出结论的过程。而 GraphRAG 利用知识图谱中明确的关系提供可追踪的推理路径——展示每个决策背后的实体和关联依据，从而满足合规要求并增强对 AI 系统的信任。
最后，以推理为核心的大语言模型成为 RAG 新标准，加速了向 GraphRAG 的转型。包括 DeepSeek 高级迭代版本在内的现代大语言模型，经过逻辑推理和思维链（CoT）处理优化，非常适合与结构化知识图谱交互。这些模型如今能够解读图结构、生成上下文感知查询，并合成关系信息——将 GraphRAG 从理论概念转变为实用的企业级解决方案。
DeepSeek：赋能智能本体构建与信息抽取
DeepSeek 是 2026 年 GraphRAG 架构的核心，其先进的语言理解和推理能力支持智能本体的构建与优化，以及从非结构化数据源中准确抽取结构化数据。
DeepSeek 在 GraphRAG 中的关键应用是利用 DeepSeek-V3 实现高精度的实体和关系抽取。企业数据——包括合同、研究论文、客户交互记录和内部报告——主要以非结构化形式存在，而抽取有意义的实体（如客户、产品、法规）及其关系（如'购买''符合''汇报给'）是构建知识图谱的基础步骤。DeepSeek-V3 经过多样化领域特定数据集训练，具备增强的语义理解能力，在抽取任务中实现了最先进的准确率，即使是传统命名实体识别（NER）模型容易遗漏的罕见或领域特定实体也能精准识别。这种高精度确保知识图谱填充可靠、高质量的数据——这对可信的企业智能至关重要。
DeepSeek 还通过零样本和少样本技术支持灵活的知识 schema 构建。与难以适应企业数据演进的刚性预定义 schema 不同，基于 DeepSeek 构建的动态 schema 能够随着新实体类型和关系的出现而调整。零样本抽取允许 DeepSeek 在无需领域特定训练数据的情况下识别实体和关系，非常适合数据需求快速变化的场景。
