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今天分享一个不错的开源项目trustgraph：AI 上下文图谱工厂，构建、管理并部署专为 AI 优化的上下文图谱

但是重点要分享的是其中关于本体驱动的零噪声GraphRAG部分

为什么要用本体Ontology尼，原因在于：构建一张会自我完善的知识图谱：不仅存储数据，更能理解、验证并让它持续进化

第一次搭 GraphRAG 系统时，我照搬了大多数教程的做法：把文档塞进 LLM，让它抽实体，再把 JSON 丢进 Neo4j，完事。Demo 里效果惊艳。直到我把它用在真实的病历上。

LLM 从一份报告里抽出了“John Doe, 45”，又在另一份里抽了“John Doe, age 45”，于是系统里出现了两个患者节点。

文档 A 里写着“Type 2 Diabetes”，文档 B 里缩写“T2D”，结果同一种病被拆成三个节点。剂量“500 mg 每日两次”压根没地方放，因为简单的 (患者)-[被开具]->(药物) 边没有属性可存。

跑完一千份临床报告后，我的“知识图谱”成了重复、冲突、缺数据的垃圾场。医生问“这个诊断最早出自哪份报告？”我答不上来。系统无法追溯是哪份文档、哪次抽取、甚至哪个版本的 LLM 产生了这条事实。

这就是“裸奔”GraphRAG 的真实写照：Demo 里光鲜，现实里一触即溃。于是我造了一个“本体驱动GraphRAG”来收拾残局……

本体graphrag详细流程

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