從文本到圖譜：GraphRAG 如何實現倉儲醫療保健支持響應

在現代醫療保健支持中，快速準確地解答複雜的多步驟問題至關重要。傳統的搜索增強生成（RAG）方法雖然有效，但GraphRAG的引入則為這一領域帶來了革命性的變化。 GraphRAG通過將數據轉化為知識圖譜，極大地提高了答案的準確性和流程，並簡化了開發與維護。

GraphRAG 是什麼？

GraphRAG建立在傳統RAG的基礎上，進一步處理和分析數據。它不僅僅是將外部數據集（無論是整理的還是非整理的）轉換為文本塊存儲在支持數據庫中，還通過提取實體以及相關信息來構建一個知識圖譜。這個圖譜能夠連接不同的信息節點，揭示它們之間的關係，從而提供更豐富和有洞察力的答案。

工作原理

1. 數據處理：從任何形式的數據開始，這些數據被重組為文本塊，嵌入到支持數據庫中。

2. 知識圖譜構建：比傳統RAG更進一步，GraphRAG不僅處理文本，還識別其中的實體（如“免疫學家”、“醫療保健公司”）以及它們之間的關係，創建一個多體系的知識網絡。

3. 查詢與響應：當查詢時，GraphRAG 不僅僅是搜索文本塊，而是通過圖譜關聯，提供層次結構的答案。例如，詢問如何應對病毒時，GraphRAG 能夠洞察到免疫學家與醫療保健公司策略的聯繫，提供策略的背景和相關性。

GraphRAG 的優勢

• 更高的準確性：通過知識圖譜的關聯，GraphRAG能夠提供更準確、更全面的答案。

• 開發和維護簡化：知識圖譜建立後，更新和維護比傳統RAG 更高效地理解和維護。

• 治理和可解釋性：GraphRAG 提供更好的查詢性、數據追溯性以及訪問控制，提高了數據治理的水平。

實際應用實例

考慮一個場景：患者或服務機構打電話詢問如何應對新型病毒。傳統RAG 可能只能提供有關病毒檢測的基本信息，而GraphRAG 則能詳細解釋免疫學家和醫療公司策略之間的聯繫，提供包括疫苗發展、群體免疫策略等全方位的解答。