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一、背景：Graph-based RAG的“甜蜜烦恼”

自从LLM出现“幻觉”与“知识截止”问题以来，Retrieval-Augmented Generation（RAG）几乎成了落地标配。传统RAG把文档切成独立文本块做向量检索，简单粗暴，却忽略了块间关系，多跳推理和全局一致性能力受限。

于是Graph-based RAG应运而生：用LLM先把文档抽成知识图谱，再基于图结构做检索。然而，作者通过分析主流框架（LightRAG、MS GraphRAG、HippoRAG等）发现一个共性问题：LLM自动抽取的图谱噪音极大：同一实体被重复抽取成多个节点，关系也大量冗余甚至错误。

图1：同一“LLMs”概念在图谱中被抽成6种形态，导致检索路径膨胀

这些冗余节点/边不仅占用存储，还会降低召回精度、拖慢推理速度。以往工作只用字符串匹配做合并，效果有限，且无人系统研究过“如何把LLM生成的图谱洗干净”。

二、方案：Deg-Rag = 实体消歧 + 关系反思

作者提出Deg-Rag（DEnoised Graphs for RAG）

CS数据集上去噪方法之前和之后的子图。冗余实体用红色表示，合并过程用箭头显示。

两步走：

1. 实体消歧（Entity Resolution）

把传统KG清洗流程迁移到LLM场景，并首次在Graph-based RAG里做全模块消融：

图2：实体消歧流水线

亮点发现

• 类型感知Blocking效果最好：先按实体类型分桶再聚类，避免跨类型误合并。
• 传统ComplEx嵌入在部分领域反超LLM Embedding，算力紧张时性价比更高。
• 直接合并节点几乎总是优于“只加同义边”，因为后者仍保留冗余节点，检索需更多跳数。

2. 关系反思（Triple Reflection）

用LLM-as-Judge给每条三元组打分，过滤掉可信度低于阈值δTR的边；无需人工规则，自适应不同领域。

算法1：Triple Reflection

三、结论：40%节点消失，效果反而提升

在4个UltraDomain数据集（Agriculture、CS、Legal、Mix）与4类Graph-based RAG（LightRAG、HippoRAG、LGraphRAG、GGraphRAG）上统一实验：

表1：四数据集上去噪图谱 vs 原始图谱的QA胜率

图4：实体削减比例 vs QA胜率

图5：消融实验——实体消歧贡献最大

不同entity resolution方法的影响

核心结论

★

“Less is More”在Graph-based RAG里成立：先把LLM生成的图谱“瘦身”+“洗脸”，检索与生成阶段反而更轻松、更精准。

https://github.com/157114/Denoisehttps://arxiv.org/pdf/2510.14271Less is More: Denoising Knowledge Graphs For Retrieval Augmented Generation

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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