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文章大纲

• • 一、技术概述与行业背景
  • • 1.1 半导体制造知识管理的挑战
    • 1.2 GraphRAG技术定位
    • 1.3 技术演进路线
  • 二、GraphRAG架构详解
  • • 2.1 整体架构设计
    • 2.2 核心组件详解
    • • 2.2.1 知识提取层
      • 2.2.2 知识融合层
      • 2.2.3 推理引擎层
  • 三、半导体行业专用优化
  • • 3.1 领域自适应预训练
    • 3.2 工艺知识图谱构建
    • 3.3 领域优化的推理机制
  • 四、GraphRAG与同类技术对比
  • • 4.1 技术对比框架
    • 4.2 详细对比分析
    • • 4.2.1 与传统RAG对比
      • 4.2.2 与纯知识图谱系统对比
      • 4.2.3 与纯LLM系统对比
    • 4.3 闭源商业解决方案对比
  • 五、性能评估与优化
  • • 5.1 基准测试环境
    • 5.2 性能结果
    • 5.3 优化策略
  • 六、部署与实施指南
  • • 6.1 部署架构
    • 6.2 硬件需求
    • 6.3 部署步骤
    • 6.4 安全与合规模略
  • 七、案例研究：12英寸晶圆厂实施
  • • 7.1 项目背景
    • 7.2 实施过程
    • 7.3 关键成果
  • 八、未来发展方向
  • • 8.1 技术演进路线
    • 8.2 关键研究方向
    • 8.3 开源社区发展
  • 九、结论与建议
  • • 9.1 技术价值总结
    • 9.2 实施建议
    • 9.3 资源获取