GraphRAG 的核心工作流程是怎样的？

GraphRAG 的整体流程分为离线索引构建与在线查询检索两大阶段，形成"先建图、再检索"的完整闭环。

1. 离线索引构建阶段

• 原始文档首先被切分为若干文本块（TextUnit），作为后续处理的基本单元
• 大语言模型对每个文本块进行实体、关系和声明的抽取，形成结构化的图元素
• 抽取出的实体与关系被聚合为知识图谱，并通过社区检测算法划分为层级化的社区结构
• 系统为每个社区预生成自然语言摘要，构建出可被查询复用的"社区层级索引"

2. 在线查询检索阶段

• 用户提出问题后，系统根据问题类型选择合适的检索模式（Global、Local、DRIFT 或 Basic）
• 检索引擎从知识图谱与社区摘要中定位相关内容，组装为增强上下文
• 大语言模型基于组装后的上下文生成最终回答，并可追溯到具体的实体、关系与源文本

3. 图结构带来的关键变化

• 检索对象从"孤立的文本块"升级为"相互连接的实体与关系网络"
• 通过社区摘要，系统具备了对整个语料库进行全局归纳的能力
• 借助图谱路径，系统能够支撑跨多个文档片段的连续推理