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检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 已成为构建知识密集型 NLP 应用的标准范式。RAG 通过结合大型语言模型 (LLM) 的生成能力和外部知识库的检索能力，显著提升了生成结果的质量。然而，在某些场景下，仅依靠传统的 RAG 或 GraphRAG 可能无法达到最佳效果。本文将探讨一种融合 GraphRAG 和普通 RAG 的策略，通过优势互补，进一步提升 RAG 系统的精度。

1. 何时需要融合 GraphRAG 和普通 RAG？

尽管 GraphRAG 在处理需要推理的复杂查询方面具有优势，但在某些情况下，将它与普通 RAG 融合可以获得更好的效果。以下是一些典型的场景：

• 知识库包含结构化和非结构化信息：当知识库既包含知识图谱 (结构化信息) 又包含大量文本 (非结构化信息) 时，融合 GraphRAG 和普通 RAG 可以充分利用两种类型的知识。
• 查询类型多样化：当用户查询既有需要推理的复杂查询，也有简单的、基于关键词匹配的查询时，融合两种方法可以更好地处理不同类型的查询。
• 需要综合考虑结构化关系和文本语义：某些查询既需要利用知识图谱中的结构化关系进行推理，又需要理解文本中的细微语义差别，融合两种方法可以更全面地理解用户意图