#官方文档： https://dcnsxxvm4zeq.feishu.cn/wiki/XOnXwC2btiw8YDkyFQsctFAEnHf （官方文档中有详细的工作流程参数介绍） ——————— ————————————————– ——————————————————– #视频教程： https ://www.bilibili.com/video/BV1dS421R7Au/?spm_id_from=333.999.0.0 ———————————————- ————————————————– ———————————– #工作流介绍： 1.什么是 GraphRAG？ GraphRAG 是一种改进的技术，用于从大量信息中找到答案。它的名字由两个部分组成：图（图）和RAG（搜索增强生成）。 -图（Graph）：一个图就像是一个网络，由很多组成点（节点）和线（边）组成。每个点代表一个信息，比如一个人、一件事或一个地方，而线则表示这些信息之间的关系。 – 搜索增强生成（RAG）：这是一个技术，用来从大量文档或数据中找到相关的信息，并生成一个答案。 2.GraphRAG是如何工作的？ GraphRAG结合了图和RAG的优点，具体步骤如下： 2.1 建立知识图谱：首先，它把所有的信息整理成一个图谱。比如，如果我们有很多关于历史事件的信息，GraphRAG把这些事件、人物和地点都变成了话题的节点，并用线把它们之间的关系连接起来。 2.2 处理查询：当你问一个问题时，GraphRAG 会先把这个问题转换成拓扑的节点和关系。比如，你问“谁是爱因斯坦的老师？”，系统会找到“爱因斯坦”和2.3 图遍历：然后，GraphRAG 会在围绕寻找相关的节点和关系。它会沿着围绕的线（关系）找到答案，比如找到“爱因斯坦”的节点，然后沿着“老师”的线相关的节点。 2.4 生成答案：最后，GraphRAG 要找到的信息整合起来，生成一个完整的答案。 3. GraphRAG 的优势 3.1
