本文介绍知识平台的GraphRAG功能，包括知识库管理、文档处理、知识图谱可视化、知识问答和模型配置的操作说明。
功能概览
GraphRAG是基于图结构的知识增强检索系统。其核心思路是将文档内容解析为实体-关系图谱，并以图谱作为检索增强的基础，使AI能够回答跨文档、跨章节的复杂语义问题。
GraphRAG包含以下核心概念：
概念 | 说明 |
Workspace（工作空间） | GraphRAG的顶层组织单元，一个Workspace对应一套独立的文档集合和知识图谱。不同Workspace之间的数据相互隔离。 |
实体（Entity） | 从文档中提取的具有特定类型的知识节点，例如人物、组织、地点、事件等。 |
关系（Relation） | 连接两个实体的语义边，描述实体之间的关联关系。 |
文本块（Chunk） | 文档经过分块处理后生成的文本片段，是图谱构建和检索的基础数据单元。 |
GraphRAG的处理流程如下：
文档解析与分块：上传文档后，系统通过解析引擎（MinerU、Docling或PaddleOCR）提取文字、表格和图像内容，并按配置的分块参数将文本切分为多个文本块（Chunk），每个文本块生成向量嵌入（Embedding）。
知识图谱构建：系统调用LLM对文本块进行实体抽取和关系抽取，将提取的实体和关系写入知识图谱（基于PolarDB的polar_age图扩展存储）。
多模式检索与问答：提问时，系统根据选择的检索模式（本地模式、全局模式、混合模式、混合检索等）从知识图谱和向量库中召回相关上下文，再由LLM生成回答。
知识库
知识库用于管理Workspace（工作空间），一个Workspace对应一套独立的文档集合和知识图谱。您可以创建多个Workspace来管理不同业务场景的文档。
创建工作空间
在GraphRAG页面左侧导航栏中，单击知识库。
单击新建知识库。
在创建对话框中，配置以下参数：
参数
说明
名称
工作空间名称，用于标识不同的文档集合。名称需符合命名规则，建议使用有意义的业务名称。
解析参数
配置文档解析相关参数，包括解析器类型、解析方式、分块大小和分块重叠等。具体参数说明请参见参数设置。
单击创建，完成工作空间创建。
切换工作空间
在工作空间列表中，找到目标工作空间，单击操作列的切换，即可将当前活跃工作空间切换为目标空间。切换后，文档处理、知识图谱、知识问答等功能将基于该工作空间的数据运行。
删除工作空间
在工作空间列表中，找到目标工作空间，单击删除。
删除工作空间将同时删除该空间下的所有文档、知识图谱和相关数据，且不可恢复。请谨慎操作。
默认工作空间
系统首次启动时会自动创建名为default的默认工作空间。如果您删除了所有工作空间，再次访问时系统会提示您先创建一个新的工作空间。
文档处理
文档处理是GraphRAG的数据入口。系统会对上传的文档依次执行以下流程：解析、分块、图谱构建、状态更新。处理完成后，文档内容将被转化为实体-关系图谱，供知识问答使用。
支持的文档格式
GraphRAG支持以下文档格式：
PDF
Word（.doc、.docx）
PPT（.ppt、.pptx）
Excel（.xls、.xlsx）
TXT
Markdown（.md）
图像（JPG、PNG等）
上传文档
在GraphRAG页面左侧导航栏中，单击文档处理。
确认当前工作空间为目标空间。
单击上传文档，选择需要处理的文档文件。
上传完成后，系统将自动开始文档处理流程。您可以在文档列表中查看处理状态。
文档处理状态
文档在处理过程中会经历以下状态：
状态 | 说明 |
| 文档已上传，等待系统处理。 |
| 文档正在处理中，包括解析和分块操作。 |
| 文档预处理完成，正在进行图谱构建。 |
| 文档处理完成，实体和关系已提取到知识图谱中，可用于知识问答。 |
| 文档处理失败。您可以查看日志了解失败原因，并尝试重新处理。 |
文档管理操作
在文档列表中，您可以对文档执行以下操作：
查看执行日志：页面底部的执行日志面板展示文档处理的详细日志信息，包括解析、分块和图谱构建的执行记录。您可以展开或收起日志面板。
查看分块详情：单击目标文档的文件名，查看文档被分块后的文本块列表及其内容。
重新处理失败文档：对于处理失败的文档，单击页面顶部工具栏的重新处理失败文档按钮，系统将对所有失败文档重新执行处理流程。
删除文档：单击目标文档操作列的删除图标，移除文档及其关联的图谱数据。
参数设置
在创建或编辑工作空间时，您可以配置以下文档处理参数：
参数 | 可选值 | 说明 |
解析器 |
| 选择文档解析引擎。不同解析器适用于不同的文档场景，详见下方解析器选择建议。 |
解析方式 |
| 设置文档解析方式。 |
分块大小 | 默认值：1200 | 设置每个文本块的最大字符数。较大的分块可保留更完整的上下文，较小的分块可提高检索精度。 |
分块重叠 | 默认值：100 | 设置相邻文本块之间的重叠字符数。适当的重叠可避免关键信息在分块边界处被截断。 |
解析器选择建议
根据文档类型和排版特点，建议选择不同的解析器：
解析器 | 适用场景 | 说明 |
MinerU | 复杂排版文档 | 适合处理包含多栏布局、表格嵌套、图文混排等复杂排版的文档，具有较强的版面分析能力。 |
Docling | 结构化格式文档 | 适合处理Word、PPT、Excel等具有明确结构的文档格式，能较好地保留文档层级和格式信息。 |
PaddleOCR | 纯图片文档 | 适合处理扫描件、截图等纯图片形式的文档，通过OCR技术识别图片中的文字内容。 |
知识图谱
知识图谱模块以可视化方式展示文档中提取的实体和关系网络。通过图谱视图，您可以直观地了解文档内容之间的语义关联。
默认实体类型
系统默认提取以下类型的实体：
实体类型 | 说明 |
| 组织机构，如公司、部门、团队等。 |
| 人物，如作者、负责人、参与者等。 |
| 地理位置，如国家、城市、地区等。 |
| 事件，如项目启动、版本发布、会议等。 |
| 类别，如技术领域、产品分类等。 |
浏览图谱
在知识图谱可视化页面中，您可以执行以下操作：
缩放：通过鼠标滚轮或触控板手势调整图谱的显示比例，查看全局结构或局部细节。
平移：按住鼠标左键拖动画布，移动图谱的可视区域。
点击高亮：单击某个实体节点，系统将高亮显示该实体及其直接关联的实体和关系，便于追踪特定实体的关联网络。
标签筛选
在图谱页面的标签筛选面板中，您可以按实体类型（如organization、person等）筛选显示的实体，聚焦特定类型的知识网络。
调整显示规模
您可以通过以下参数调整图谱的显示规模：
深度：设置图谱展开的关系层数，取值范围为1~5。深度越大，显示的关联层级越多。
节点数：控制图谱中显示的最大节点数量。建议设置在300以内，以保证可视化页面的流畅体验。
当节点数量过大时，图谱渲染可能出现卡顿。建议结合标签筛选和深度调整来控制显示规模。
搜索实体
在图谱页面的搜索框中输入实体名称或关键词，系统将定位并高亮匹配的实体节点，便于在大规模图谱中快速找到目标实体。
知识问答
知识问答模块提供基于图谱增强的对话式问答功能，支持多轮对话。系统根据用户问题，从知识图谱和文档内容中检索相关信息，生成准确的回答。
检索模式
GraphRAG支持以下检索模式，您可以根据问题类型选择合适的模式：
模式 | 适用场景 | 说明 |
本地模式 | 具体细节查询 | 基于局部图谱结构进行检索，适合查询特定实体的属性、关系等细节信息。 |
全局模式 | 宏观摘要类问题 | 基于全局图谱结构进行检索和汇总，适合需要跨文档综合分析的宏观问题。 |
混合模式 | 综合性问题 | 结合local和global两种模式的检索结果，兼顾细节和全局视角。 |
混合检索 | 通用场景（推荐） | 推荐的默认模式。融合图谱检索和向量检索，在大多数问答场景下能获得最佳效果。 |
朴素模式 | 简单关键词匹配 | 纯向量检索模式，不使用图谱增强。适合简单的关键词匹配场景，响应速度较快。 |
绕过模式 | 纯大模型对话 | 跳过所有检索，直接使用大语言模型回答。适合与文档内容无关的通用问题。 |
问答操作
在GraphRAG页面左侧导航栏中，单击知识问答。
确认当前工作空间为目标空间，并选择合适的检索模式。推荐使用混合检索。
在对话输入框中输入问题，按回车键或单击发送按钮。系统将以流式输出方式实时展示回答内容。
回答生成完成后，您可以继续输入后续问题进行多轮对话。系统会结合上下文信息提供更准确的回答。
如果回答效果不理想，您可以尝试切换检索模式。例如，查询具体细节时使用本地模式，查询宏观概览时使用全局模式。
如需开始新的独立会话，单击清空对话按钮清除当前会话的上下文记录。
查看引用来源
在每条回答中，系统会标注引用来源。单击引用标记可查看原始文档内容，帮助您验证回答的准确性和溯源信息出处。
常见问题
回答显示"找不到相关信息"
可能原因：文档尚未处理完成、使用了限制性过强的本地模式、问题措辞与文档内容差异较大。建议切换为混合检索或混合模式后重试。
回答质量较差
可能原因：LLM模型配置不正确、分块大小设置过小导致上下文不完整、业务领域实体类型未自定义。建议检查模型配置是否正确，在参数设置中适当增大分块大小，并在知识库设置中添加更具体的业务实体类型。
模型配置
模型配置模块用于管理GraphRAG使用的AI模型。系统采用模型提供商 + 模型的两层配置架构，模型ID格式为模型名@提供商名。
模型类型
GraphRAG使用以下四种类型的AI模型：
模型类型 | 是否必选 | 说明 |
LLM | 是 | 大语言模型，用于实体提取、关系识别、知识问答等核心任务。 |
Embedding | 是 | 文本向量化模型，用于将文本转换为向量表示，支持语义相似度检索。 |
Rerank | 否 | 重排序模型，用于对初步检索结果进行精排，提升检索质量。配置后可增强问答的准确性。 |
VLM | 否 | 视觉语言模型，用于处理包含图像的文档内容。配置后可增强对图片类文档的理解能力。 |
LLM和Embedding为必选模型，系统运行前必须配置。Rerank和VLM为可选模型，根据实际需求配置。
核心概念
模型提供商（Factory）：模型的来源平台或厂商，每个提供商持有一个API Key和可选的Base URL。系统预置了30余个主流提供商。
模型（Model）：挂载在提供商下的具体模型实例，包含模型名称、类型（chat/embedding/rerank等）和最大Token数等属性。
模型ID：系统使用
模型名@提供商名作为模型的唯一标识，例如qwen-plus@Tongyi-Qianwen。API Key与模型的关系：修改提供商的API Key后，系统会自动同步更新该提供商下所有已添加模型的密钥。
首次配置
首次使用GraphRAG时，需要按照以下步骤完成模型配置：
添加模型提供商：在模型配置页面，展开从预设模型提供商添加区域，选择目标提供商（如千问、OpenAI、DeepSeek等），填写API Key等连接信息。
添加模型：单击添加自定义模型，选择提供商并输入模型名称和类型。系统将自动生成模型ID，格式为
模型名@提供商名。设置默认模型：在页面顶部的默认模型设置区域，分别为LLM和Embedding类型选择默认使用的模型，单击保存。
模型管理操作
完成首次配置后，您还可以执行以下管理操作：
修改提供商API Key：在已添加模型列表中找到目标提供商，单击提供商行右侧的API-Key按钮，在弹框中修改API Key或Base URL后保存。修改后该提供商下所有模型的密钥将同步更新。
删除单个模型：展开目标提供商的模型列表，勾选要删除的模型，单击删除选中按钮确认。
说明需先勾选至少一个模型后，删除选中按钮才会出现。
删除提供商及其全部模型：单击提供商行右侧的全部删除按钮，确认后系统将同时移除该提供商的API Key记录及其下所有模型。
重载配置模型：如果在服务端
.env文件中修改了LLM_MODEL、LLM_API_KEY、EMBEDDING_MODEL等环境变量，可单击重载配置模型按钮，将环境变量中的模型配置同步到配置文件，无需重启服务。
支持的模型提供商
系统预置了以下主流模型提供商（部分列举）：
提供商 | 支持类型 | 说明 |
Tongyi-Qianwen | LLM、Embedding、Rerank、VLM | 阿里云千问 |
OpenAI | LLM、Embedding、VLM | OpenAI官方 |
DeepSeek | LLM | 深度求索 |
ZHIPU-AI | LLM、Embedding、Rerank | 智谱GLM |
Ollama | LLM、Embedding | 本地模型部署 |
Azure-OpenAI | LLM、Embedding、VLM | Azure托管的OpenAI |
Bedrock | LLM、Embedding、VLM | AWS Bedrock |
以上仅列举部分提供商，完整列表请在模型配置页面的从预设模型提供商添加区域查看。
常见问题排查
模型配置过程中如遇到问题，请参考以下排查方案：
问题现象 | 可能原因 | 解决方案 |
文档状态持续为 | 未配置默认LLM或Embedding模型 | 进入模型配置页面，确认已正确配置并设置默认的LLM和Embedding模型。 |
API Key invalid | API密钥无效或已过期 | 检查模型提供商的API密钥是否正确，使用验证连接功能测试密钥有效性。如密钥已过期，请在模型提供商平台重新生成。 |
Connection timeout | 网络连接超时 | 检查网络连通性，确认知识平台所在环境能够访问模型提供商的API端点。如使用VPC网络，请确认安全组和白名单配置正确。 |
Model not found | 模型名称错误或不在提供商支持列表中 | 确认模型名称拼写正确，并检查该模型是否在对应提供商的可用模型列表中。 |