圖檢索增強 是什麼？

Graph RAG — 圖檢索增強 的完整解釋

圖檢索增強（Graph RAG）利用知識圖譜結構化信息，提升檢索效率和答案準確性，優於傳統向量檢索。

容易混淆

Graph RAG vs 傳統 RAG 傳統 RAG 常靠向量相似度 Graph RAG 會把關係結構也一起用上 最關鍵的區別是只看相似度，還是連關係都看

Graph RAG vs 向量資料庫 向量資料庫專注在相似度檢索 Graph RAG 還要處理實體和邊的關係 最關鍵的區別是存向量，還是存關係網

記住這句就好

先找關係，再找內容。

實際案例

企業知識問答 公司文件很多時，Graph RAG 可以先找部門、產品和人名之間的連結，再拉出真正相關的文件。

法規和研究查詢 當一個問題牽涉多個實體和上下位關係時，Graph RAG 比只靠關鍵字更容易找對資料。

深入了解

Graph RAG 的重點不是取代向量檢索，而是補上關係理解這一塊。 做得好時，它可以提高查準率，也能讓答案更貼近使用者真正想問的事。

情境判斷

Q1： 你想問某產品屬於哪個系列、由誰負責，這種關係型問題適合什麼？ → Graph RAG 很適合，因為它能順著圖上的關係去找。

Q2： 如果文件沒有清楚的實體和關係，Graph RAG 還有優勢嗎？ → 優勢會變小，因為它最吃重的就是結構化關係。

常見問題

Graph RAG 一定比傳統 RAG 好嗎？

不一定，資料結構和建置成本都會影響。

它需要先做知識圖譜嗎？

通常需要，或至少要有清楚的實體關係資料。

可以和向量搜尋一起用嗎？

可以，很多系統就是混合使用。