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图RAG (Graph RAG)

传统RAG系统在处理复杂的关系推理和多跳查询时存在局限。图RAG通过引入图数据库（如Neo4j）和智能查询路由，将知识以“实体-关系-实体”的图结构进行显式建模，实现了真正的知识图谱增强检索。

核心特征：

1. 结构化知识表达：以图节点和边的形式显式编码实体间的语义关系。
2. 增强推理能力：支持基于图结构的多跳推理，能发现数据中隐含的关联。
3. 智能查询路由：根据查询复杂度自动选择最适合的检索策略。
4. 事实性与可解释性：基于图结构的推理路径提供可追溯的答案来源。

在图RAG中作用

1. 知识库构建：将图数据库中的节点和关系构建为结构化文档，分块后存入向量数据库（如Milvus）。
2. 索引与查询：结合语义向量检索和图关系遍历，进行混合检索与复杂推理。

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系统架构与流程

1. 整体架构
图RAG系统采用模块化设计，核心流程如下：

• 启动与初始化：检查并连接Neo4j图数据库与Milvus向量数据库。
• 知识库构建：从Neo4j加载图数据，构建结构化文档，进行智能分块并建立Milvus向量索引。
• 交互式问答：
  • 查询分析：系统接收用户查询，由智能查询路由模块分析其复杂度、关系密集度和推理需求。
  • 智能路由：根据分析结果，动态选择三种检索策略之一：
    • 简单查询 → 传统混合检索：保底策略，快速直接。
    • 复杂推理查询 → 图RAG检索：核心优势，利用图谱进行多跳推理。
    • 中等复杂查询 → 组合检索策略：融合传统检索与图RAG检索的结果。
  • 结果生成：基于检索到的上下文，生成答案并流式输出。

2. 核心组件

• 图数据准备模块：连接Neo4j，加载图数据并构建结构化文档。
• Milvus索引构建模块：负责文档向量化及向量索引的构建与管理。
• 混合检索模块：实现传统的混合检索策略，作为系统保底。
• 图RAG检索模块：实现基于图遍历和多跳推理的高级检索。
• 智能查询路由器：系统的“大脑”，分析查询并决策最佳检索路径。

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图数据建模

1. 数据模型
图数据模型定义了烹饪知识图谱中的实体类型及其关系，如同游戏中的对象与关联：

• 核心节点类型：
  • 🍽️ Recipe (菜谱)：核心实体，包含名称、难度、时间等属性。
  • 🥬 Ingredient (食材)：包含名称、用量、单位等属性。
  • 👨🍳 CookingStep (烹饪步骤)：包含步骤描述、顺序、方法等。
  • 📂 RecipeCategory (菜谱分类)：如川菜、素菜等。
• 核心关系类型：
  • REQUIRES：菜谱 需要 食材（关系上可记录用量、单位）。
  • CONTAINS_STEP：菜谱 包含 步骤（关系上可记录步骤顺序）。
  • BELONGS_TO_CATEGORY：菜谱 属于 某个分类。

2. 数据转换

• 来源：将第八章的Markdown格式菜谱数据，通过LLM解析并转换为图数据库所需的CSV文件（节点与关系）。
• 价值：相比直接读取Markdown文件，图数据库能存储和查询更丰富的语义关系（如替代关系、隐含关联），并为复杂推理提供基础。

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检索策略与关键技术

1. 检索策略

• 传统混合检索
  • 机制：采用 RRF (Round-Robin Fusion) 轮询融合 策略，公平地交替合并不同检索方法（如实体级检索、主题级检索、向量检索）的结果，确保多样性且无需复杂权重调优。
  • 定位：系统的基础保底策略。
• 图RAG检索
  • 核心机制：多跳推理
    • 定义：通过遍历知识图谱中多个相连的节点和关系（即进行多“跳”）来进行间接推理。
    • 示例：查询“鸡肉配什么蔬菜好？”
      1. 第一跳：找到包含“鸡肉”的菜谱（如“宫保鸡丁”）。
      2. 第二跳：找到这些菜谱所需的其它食材（如“宫保鸡丁”需要“黄瓜”、“花生”）。
      3. 第三跳：识别这些食材属于“蔬菜”类别。
    • 价值：能发现原始数据中未明确表达的隐含知识。
  • 定位：处理复杂推理查询的核心策略。
• 组合检索策略
  • 机制：将检索配额分配给传统检索和图RAG检索，然后使用 Round-robin 方法合并结果。
  • 定位：处理中等复杂度查询的平衡策略。

2. 智能查询路由

• 流程：利用LLM分析查询的四个维度——复杂度、关系密集度、推理需求、实体数量，据此推荐最合适的检索策略。
• 降级机制：若LLM分析失败，则降级至基于关键词匹配的规则分析；若高级检索策略执行失败，则自动降级至基础的传统混合检索。

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环境与工具

1. 技术栈

• 图数据库：Neo4j，用于存储和查询知识图谱。
• 向量数据库：Milvus (替代FAISS)，用于生产级的向量存储与检索，支持更丰富的元数据管理和分布式部署。
• 部署：使用Docker Compose进行一键式服务部署。

2. 项目结构
项目采用模块化设计，主要模块包括：图数据准备、Milvus索引构建、混合检索、图RAG检索、智能查询路由、生成集成等。