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Concept Contrast Fable

检索增强生成和知识图谱,一个从仓库里找资料,一个提前画好了关系地图

RAG 在生成答案前从外部知识库检索相关片段并注入上下文,是一种检索加生成的管线机制。知识图谱是一种结构化的知识表示方式,用实体和关系预先组织知识。两者都出现在知识增强系统中,但一个关心怎么「查出来」,一个关心知识本身「长什么样」。

寓言

县衙有两个宝库,一个堆了好几个箱柜开锁翻找,一个墙上画好了全城关系网

南阳县城有一位老县令,治下三十万人口,每天升堂断案上百起。他手下有两个管资料的班子。第一班人叫「案卷房」——他们把过去三十年的全部判例、地契、户籍记录装进三百个大铁柜,柜子上贴着标签,每判一个案子,师爷跑到案卷房里翻柜子,找出几份类似的先例,呈给县令参考着断案。

第二班人叫「谱系阁」——只有三个人,他们做的事情不一样。他们把县城里所有家族、商铺、田产、匠户之间的关系画成一张巨大的关系图,挂在阁里的四面墙上。谁和谁是姻亲、哪家商铺欠哪家的钱、谁家的田连着谁家的水渠,图上用不同颜色的线标的清清楚楚。

有一年出了个复杂案子:城南三家粮铺同时控告同一个米商囤积居奇。师爷跑案卷房找先例——翻出来十二份类似的「囤积」判例。但案子审了三次都没有结果,因为粮铺和米商之间的关系太复杂——有一家粮铺是米商远亲开的,另一家去年借过米商的钱。这些关系在十二份判例里都查不出来。

县令叫停了案卷房的检索,让谱系阁的人把图搬来。三个人花了半柱香在地图上找到米商的位置,顺着他延伸出去的红线、蓝线和绿线,五分钟内还原了三条利益链。案子当天判结。庭吏后来把这张图和那十二份判例并排放在一起,写了一行备注:案卷房让你找到类似的前例,谱系阁让你看清当前案子里的关系。

师爷事后跟县令提议:是不是能把谱系阁的图也接入案卷房?让翻柜子的结果里带上关系图中与该实体最近三条链路的摘要。县令同意了。案卷房查「米商囤积」返回十二份判例,同时附一张由谱系阁自动导出的关系简图——用虚线标出粮铺和米商之间的亲属与借贷连接。

新系统的重点是两套东西没有合并:案卷房还是按内容检索文本片段,谱系阁还是维护那张大图。只是案卷房的输出入口增加了一个「关联图谱摘要」模块。如果哪一天谱系阁更新了全城关系数据——有铺子转让、新姻亲成立——案卷房的关联查询会自动跟着变,不需要师爷手动同步。

县令后来把案子写进了新官学教材,告诉下一任县令:案卷房负责翻出相似前例,谱系阁负责看清当下关系。两个班子可以配合,不能替代。拿翻柜子的方法去画图,柜子翻烂了画不出全城人情;拿谱系阁去顶替先例检索,断案依据就不完整。

检索增强生成

在生成答案前从外部知识库检索相关片段并注入上下文,帮助模型基于检索到的信息作答。核心是一种检索-注入-生成的工作流机制。

知识图谱

一种用实体和关系结构化表示知识的数据形式。预先定义节点、边和属性,通过图的拓扑结构表达真实世界中的知识连接。是一种知识表示方式。

故事对应

  • 案卷房翻铁柜:RAG——检索相关文本片段注入上下文
  • 谱系阁四面墙的关系图:知识图谱——用实体和关系预先组织知识
  • 十二份判例查不出家族关系:纯检索无法表达结构化关系
  • 半柱香顺着关系线找到三条利益链:知识图谱的结构查询能力
  • 图接入柜子查询:RAG 检索结果中接入知识图谱摘要
  • 两套东西没有合并:检索机制和知识表示是两个独立组件
  • 新官学教材的总结:RAG 和知识图谱配合使用,不能互相替代

落到 RAG 系统架构设计

设计知识增强系统时,先判断你的知识最适合用什么形式组织。如果知识以非结构化文档为主(手册、政策、历史记录),RAG 检索是主线,知识图谱可作为补充层为检索结果增加关联信息。如果知识本身天然就是关系型的(供应链、用户画像路径、合规依赖),直接上知识图谱做查询,RAG 做兜底。更常见的模式是两者联用:向量库负责大范围语义召回,图谱负责关系查询和推理,生成层拼接两边结果。关键是不能在图谱里做语义搜索的活,也不能用向量库去模拟图谱的多跳推理——各有各的强项。