优势比较
对比维度
传统 RAG 框架
NebulaGraph AI 应用平台
优势提升
检索质量
🔍 单向量检索
🔍 图增强 + 多策略 Agentic 召回
✅ 一般问题提升 10% +
✅ 复杂问题显著优化
✅ 复杂问题显著优化
复杂场景处理
📉 依赖单一检索策略，
泛化能力有限
泛化能力有限
📈 Fusion GraphRAG 动态融合
✅ 性能增强 20% - 40%
索引成本
💸 依赖大模型，Token 成本高
💡 小模型图索引
✅ 成本降低 10 - 30 倍
灵活性
🛠️ 静态索引，适配性弱
🚀 动态图结构，支持多模态扩展
✅ 适配复杂业务场景
综合效率
⏳ 检索与推理分离，延迟高
⚡ 端到端图计算优化
✅ 响应速度提升 50% +
首个提出 GraphRAG 的团队在做什么？
2023.05
首次向 LLama_index 提出 Graph + RAG 的概念
2024.08
VLDB 2024｜NebulaGraph RAG 正式官宣
2024.11
NebulaGraph 的 GraphRAG 进展、实践
2025.01
NebulaGraph + LLM 处理风控知识图谱的探索和实践
2025.03
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首个提出 GraphRAG 的团队在做什么？
使用 NebulaGraph ，
四步轻松构建专属 GraphRAG
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当大模型遇上知识图谱，你还缺最后一块拼图🧩
