微软 GraphRAG AI 提效：改善数据检索，tokens 成本降低 77%

据悉，科技媒体winbuzzer近日发布消息称，微软研究院最新更新了GraphRAG系统，新增了动态社区选择功能，这一改进不仅提升了全局搜索的数据检索效率，而且成功降低了77%的tokens成本。

了解GraphRAG

值得一提的是，微软的GraphRAG（图基检索增强生成）是一种全新的RAG框架，其旨在利用知识图谱和大型语言模型（LLMs）来增强信息处理和问答能力。

通过建立知识图谱并从非结构化文本中提取结构化数据，GraphRAG能够更好地理解和处理复杂信息。

自2024年7月2日开源以来，GraphRAG在GitHub上受到了广泛关注。

动态社区支持

新增的动态社区选择功能优化了知识图谱的访问方式，提高了响应质量和效率。

通过采用轻量级模型GPT-4o-mini识别相关数据部分，在主要处理阶段仅处理这些部分，显著降低了计算负担。据内部测试显示，动态选择后，tokens成本平均下降了77%。

除此之外，2024年11月发布的GraphRAG版本0.4.0还新增了增量索引和DRIFT（动态检索推理与过滤技术）模块。

这些更新不仅提升了知识图谱的效率，同时也提高了搜索的准确性。GraphRAG通过这种结构能够生成更富有上下文的答案，减少了传统文档系统常见的碎片化输出。

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