摘要

本文介绍了标准RAG和GraphRAG两种信息检索增强生成技术在金融服务领域的应用，比较了它们的区别和优势，并详细阐述了如何结合两者构建端到端协同式应用来提升洞察力，例如改进灾后理赔管理。

关键要点：

* GraphRAG通过结合知识图谱，改进传统的标准RAG系统，能够处理更复杂的多跳问题，生成更全面、相关的答案。

* 标准RAG依赖向量存储检索相关文档，而GraphRAG利用知识图谱，提取实体、关系和概念来生成答案。

* GraphRAG尤其适用于需要深入理解复杂关系的场景，例如欺诈检测和知识管理。

* 在金融服务领域，结合标准RAG和GraphRAG可以显著增强洞察力，例如在银行领域提升客户关系管理和风险评估，在保险领域改进理赔流程。

* 文章提供了一个结合标准RAG和GraphRAG构建端到端协同式应用的步骤指南，以灾后理赔管理为例进行说明。

* 标准RAG擅长提供简洁的基于文档的摘要，而GraphRAG提供更详细、相互关联的洞察。

* 结合标准RAG和GraphRAG可以实现更高效的决策和战略规划。

全文

GraphRAG

GraphRAG（图形检索增强生成）是一种先进的自然语言处理方法，它通过整合大型语言模型 （LLM） 生成的来增强传统的检索增强生成（标准 RAG）系统。然后，这些节点被聚类到 中，从而为复杂的多跃点问题生成更全面、更多样化的答案。通过利用这些结构化知识图谱，GraphRAG 显著提高了生成响应的质量和相关性。

标准 RAG 和 GraphRAG 的区别

标准 RAG 和 GraphRAG 的主要区别在于它们的信息检索来源和方法。

标准 RAG 依赖于根据用户的查询检索相关文档。它对排名靠前的文档进行排名和选择，将它们与查询相结合，并使用语言模型生成最终响应。相比之下，GraphRAG 利用的包括 .它从知识图谱中提取候选实体、关系和概念，对这些候选对象进行排名和筛选，然后将它们与查询相结合以生成响应。

这种方法使 GraphRAG 能够利用更多结构化和互连的数据，与标准 RAG 以文档为中心的方法相比，提供更丰富、更符合上下文的响应。

标准 RAG 和图形 RAG 的区别

标准 RAG 和 GraphRAG 示例

这是一个简单的示例，用于演示 Standard 和 GraphRAG 之间的区别。假设您想知道保险业的最新风险。您看到了一篇题为“驾驭保险行业不断变化的风险”的麦肯锡文章，并决定分析它带来的当前挑战（驾驭保险行业不断变化的风险 |麦肯锡）。您对 Standard RAG 和 GraphRAG 如何帮助您从本文中提取信息感兴趣，尤其是在回答“保险业的共同主题是什么”之类的问题时。以下是使用 Standard RAG 和 GraphRAG 的发现。

标准RAG侧重于检索和总结相关文档，从而产生更直接、更简洁的响应。

相比之下，GraphRAG通过利用知识图谱中实体之间的关系提供更详细且互连的响应。这使它能够提供更丰富的背景，突出复杂的主题，例如相互关联的风险因素和 AI 在保险业中的整合。

标准 RAG 输出

GraphRAG 输出

如何确定 GraphRAG 用例

要确定GraphRAG（检索增强生成）的用例，首先识别复杂关系和上下文理解至关重要的领域。GraphRAG在数据点相互关联的场景中表现出色，例如知识管理、推荐系统和欺诈检测。首先绘制出您领域内的实体及其关系。例如，在保险领域，实体可以包括投保人、代理、保单和索赔，关系则代表保单和索赔交易。

接下来，评估使用图结构相较于传统方法的潜在好处。GraphRAG可以通过利用这些关系增强数据检索，提供更准确和情境相关的信息。这种方法在需要深入洞察和细致理解的领域尤其有用，例如索赔欺诈检测，在这些领域中，客户档案和索赔交易是相互关联的。通过构建知识图谱，您可以实现更复杂的查询，并生成更丰富、更具信息量的响应。

可从标准 RAG 和 GraphRAG 的组合功能中受益的使用案例

在金融服务行业，标准RAG和GraphRAG的整合可以显著增强洞察的深度和准确性。例如，在银行业，标准RAG和Graph RAG的结合可以在增强客户关系管理（CRM）和风险评估方面发挥重要作用。标准RAG可以获取大量的客户数据、交易历史和市场趋势，从而提供客户财务行为的全面视角。同时，Graph RAG可以分析客户、账户和交易之间复杂的关系网络，识别潜在风险和机会。例如，它可以检测出可能表明欺诈活动的异常交易模式，或通过理解客户之间的相互需求来突出交叉销售的机会。这种整体方法使银行能够提供更个性化的服务，改善风险管理，并最终推动更好的商业成果。

在保险行业，通过利用这些综合能力，可以彻底改革索赔处理。标准的RAG能够高效检索相关的保单文件、历史索赔数据和监管指南，而图形RAG能够绘制出涉及索赔的各个实体之间的关系，如保单持有人、医疗服务提供者和修理店。这种双重方法不仅加速了索赔裁决过程，还通过揭示传统方法可能遗漏的隐藏联系和模式，帮助识别欺诈性索赔。

使用组合RAG方法开发端到端copilot 应用程序

以下是有关如何使用组合 RAG 构建端到端 Copilot 类型应用程序的分步指南，其中包括标准 RAG 和 Graph RAG。

使用 Standard 和 Graph RAG 进行端到端应用程序开发

1. 定义用例和数据使用案例：灾后索赔管理。数据 ：历史索赔、客户资料、保单详细信息、灾害影响数据、地理数据、社交网络、天气模式。2. 创建并填充知识图谱数据收集 ：从内部和外部来源收集数据。数据建模：定义实体和关系的架构。数据摄取：将数据加载到知识图谱中。3. 索引和嵌入数据文档索引：为相关文档编制索引。嵌入创建：为实体和关系生成嵌入。4. 设置检索系统文档检索：实现从矢量存储中检索文档的系统。图形检索：实施图形查询以提取相关实体和关系。5. 开发排名和过滤算法文献排名：对文献进行排名并选择排名靠前的文献。图排序：对图形数据进行排名和筛选。6. 与语言模型集成合并数据：合并从两个来源检索到的信息。响应生成：使用语言模型生成最终响应。7. 开发用户界面前端：创建用户友好的界面。后端：确保组件之间的无缝通信。8. 测试和验证测试场景：验证准确性和相关性。用户反馈：根据反馈优化系统。9. 部署和监控部署 ：在生产环境中部署。监控 ：持续监控和改进。示例工作流

用户查询：“在最近的飓风之后管理索赔。文档检索：检索历史索赔、保单详细信息和灾难影响报告。图检索：提取地理数据、社交网络和实时天气数据。排名和筛选：确定相关信息的优先级。响应生成：合并数据并生成全面的索赔管理计划。输出 ：提供包含以下内容的详细报表：历史索赔和保单详情。地理影响分析。社交网络洞察，用于识别受影响的社区。用于持续风险评估的实时天气数据。资源分配和加快索赔处理的建议。

通过执行这些步骤，您可以有效地实施组合 RAG 方法来加强灾后索赔管理，提供更准确且上下文更丰富的响应。

结论和下一步

总之，标准 RAG 和 GraphRAG 都提供了独特的优势，可以显着增强信息检索和生成任务。标准 RAG 擅长提供简洁、基于文档的摘要，非常适合简单的查询。另一方面，GraphRAG 利用知识图谱的强大功能提供更详细和相互关联的见解，这在金融服务领域的销售优化和欺诈检测等复杂场景中尤为有价值。

通过了解每种方法的不同功能，组织可以更好地确定何时使用 GraphRAG 来获得丰富的上下文理解，以及何时依赖标准 RAG 进行快速、相关的总结。将这些方法结合到端到端的 Copilot 应用程序中，可以将效率和洞察力提升到新的水平，从而实现更明智的决策和战略规划。正如示例和用例所展示的那样，标准 RAG 和 GraphRAG 之间的协同作用可以推动创新并改善整个行业的成果。

参考文献

GraphRAG工程落地成本详细解读和实例分析GraphRAG类型、限制、案例、使用场景详细解析引入GraphRAG的场景条件分析不适用生成式人工智能的场景知识图谱增强大模型GraphRAG全面综述解读 - 蚂蚁集团、北大、浙大、人大等5个知识图谱KG和RAG系统的误解 — 构建和使用RAG原生图谱OpenKG-SIG | SIGData兴趣组：利用大模型构建LLM需要的知识图谱关于大模型和知识图谱、本体的一场讨论什么时候(不)用GraphRAGGraphRAG工程落地成本详细解读和实例分析