RAG 与 GraphRAG 分别适合什么场景？如何选型？

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标准回答

普通 RAG 擅长找相关段落，GraphRAG 更关注实体关系和某些跨资料的整体关联问题。

• 从文档构建实体、关系及相关索引或摘要。
• 按问题选择局部实体关系查询或更广范围的总结。
• 比较构建成本、更新成本、证据质量和普通检索基线。

通俗例子

问“这份文档怎么配置”可直接找段落；问“哪些项目共同依赖同一供应商”可能更适合关系图。图构建和更新也有额外成本。

深入解释

**图关系能帮助什么问题：**向量检索擅长找相近片段；图方式显式保留实体关系，便于追问“哪些设备依赖这个网关”“这些故障共有哪条依赖链”。

**为什么不总是换成图：**建图、抽取关系和更新都有成本，关系还可能抽错。简单事实查询用常规 RAG 可能已经足够，是否引入图应由真实问题与评估决定。

易混淆点

不是给向量库加几条边就必然更好；Microsoft GraphRAG 的具体方法也不等于所有图检索系统。

参考资料

• Microsoft GraphRAG

内容来源

• Android · AI Agent 知识手册 · 原条目 ai-Q206