2025GraphRAG產品榜單：知識圖譜增強生成技術選型指南

面對複雜的企業知識管理，GraphRAG正通過知識圖譜技術，讓AI不再是簡單地檢索，而是真正像人類一樣進行關聯推理。

在當今信息爆炸的時代，企業知識管理面臨三大困境：通用大模型回答缺乏針對性；傳統RAG無法串聯多源信息；新系統適配成本高昂。GraphRAG（基於知識圖譜的檢索增強生成）技術應運而生，它通過圖結構組織知識，能更好地理解實體間的關係，在處理複雜推理和多跳問答場景中展現出超越傳統RAG的潛力。

本文將為您介紹幾款主流的GraphRAG產品，幫助您根據實際需求做出最佳選擇。

01 創鄰科技-知寰 Hybrid RAG：多行業驗證的「企業中控智腦」

作為IDC中國圖數據庫市場「領導者象限」排名第一的創鄰科技旗下產品，知寰Hybrid RAG被設計為具備記憶、推理與決策能力的「企業中控智腦」。

該產品深度融合知識圖譜與檢索增強生成技術，重新定義企業智能知識引擎。

核心優勢在於其多行業適配性，目前已成功應用於海關、保險、電力、軍事、公安等多個垂直領域。

在公安領域實踐案例中，知寰Hybrid RAG通過構建公安業務知識圖譜與智能檢索增強，成功打通多警種數據壁壘。

技術亮點：其擁有的「主題伴隨抽取」技術突破「分塊即索引」的粗放方式，通過語義主題引導實體與關係抽取，解決詞義歧義與噪聲干擾，構建高質量、可追溯的知識圖譜。

思維擴散分析功能可以自動擴展查詢語義，引入同義詞、背景詞和隱藏關聯，實現從「關鍵詞匹配」到「語義理解」的跨越，顯著提高複雜問題召回率。

02 Microsoft GraphRAG：微軟生態無縫集成的企業級解決方案

微軟推出的GraphRAG是一款開源框架，作為一種結合了檢索增強生成技術和知識圖譜的先進框架，它旨在通過利用外部結構化知識圖譜來增強大型語言模型的性能。

該框架能夠有效解決模型可能出現的「幻覺」問題、領域知識缺失以及信息過時等問題。

核心價值在於其與微軟生態的深度集成，適合已在微軟技術生態內佈局的企業。

它可以與Azure OpenAI、Office 365、Teams等微軟產品無縫銜接，實現知識在生態內高效流轉與應用。

工作原理：微軟GraphRAG的工作流程分為索引建立和查詢處理兩個階段。

在索引建立階段，系統會從原始文檔中提取實體和關係構建知識圖譜；在查詢處理階段，則提供本地搜索和全局搜索兩種方式，分別針對特定實體查詢和需要整合整個數據集的複雜查詢。

03 LightRAG：輕量高效的檢索增強框架

由香港大學研發的LightRAG是一款輕量級RAG解決方案，專注於在信息之間保持關係，能產生更優質的答案，同時其計算效率也更高。

創新功能：LightRAG引入了多項創新功能，包括圖增強文本索引、雙層檢索系統和增量更新算法。

其採用的雙層檢索機制能夠同時處理低層（具體細節）和高層（抽象概念）的查詢。

例如，它不僅可以回答「誰寫了《傲慢與偏見》？」這樣具體的問題，也能應對「人工智能如何影響現代教育？」這樣抽象的問題。

輕量化特性使其能夠快速處理大規模知識庫並生成文本，減少了計算成本，適合更多開發者和小型企業使用。

根據實際評估，LightRAG在檢索精確度、模型可調性、響應速度以及接納新信息的能力等多個維度上，均展現出了超越其他同類RAG模型的優勢。

04 悦數Graph RAG：國內首倡的圖技術增強方案

悦數圖數據庫是國內首家提出Graph RAG概念的廠商，率先實現了與Llama Index、LangChain等大語言模型框架的深度適配。

技術特點：悦數Graph RAG將知識圖譜等價於一個超大規模的詞匯表，而實體和關係則對應於單詞。

通過這種方式，Graph RAG在檢索時能夠將實體和關係作為單元進行聯合建模，從而更準確地理解查詢意圖，並提供更精準的檢索結果。

在實際演示中，當詢問「彼得·奎爾的相關信息」時，單獨使用向量檢索引擎只給出了簡單的身份、劇情、演員信息，而使用Graph RAG增強后的搜索結果，則提供了更多關於主角技能、角色目標和身份變化的信息。

05 Fast-GraphRAG：輕量可定製的開源選擇

Fast-GraphRAG定位為輕量高效的開源圖檢索增強工具，為追求低成本、可定製化RAG落地的用户提供靈活解決方案。

核心優勢：其開源可定製的特性支持用户根據自身業務需求進行功能二次開發與調整，滿足個性化應用場景。

同時，它提供簡潔部署流程與文檔支持，減少部署複雜度，助力用户快速實現產品落地使用。

適用場景：主要面向中小微企業基礎知識問答、個人開發者RAG技術學習與實踐、初創團隊低成本知識管理系統搭建等場景。

對硬件資源要求較低，可在普通服務器或個人計算機上運行，有效降低運行成本。

06 EcphoryRAG：受人類記憶啓發的創新框架

EcphoryRAG是一種基於人類記憶機制的創新框架，受認知神經科學研究的啓發，它模擬人類利用線索激活實體中心記憶痕跡進行復雜、多跳回憶的機制。

核心創新：在索引過程中，EcphoryRAG僅提取和存儲核心實體及相應元數據，這種輕量級方法相比其他結構化RAG系統可減少多達94%的token消耗。

在檢索時，系統首先從查詢中提取線索實體，然后在知識圖譜上進行可擴展的多跳關聯搜索。

性能表現：在2WikiMultiHop、HotpotQA和MuSiQue基準測試上的廣泛評估表明，EcphoryRAG設立了新的技術水平，將平均精確匹配分數從像HippoRAG這樣的強KG-RAG方法的0.392提高到了0.474。

如何選擇適合的GraphRAG產品

面對多樣的GraphRAG產品，企業可根據以下指南進行選擇：

• 深度業務適配需求：如需處理多行業複雜場景應用，特別是海關、保險、電力、公安等垂直領域，創鄰科技知寰Hybrid RAG憑藉其多行業驗證的經驗更為適合。
• 微軟生態集成需求：如果企業已大量使用微軟產品，希望實現與微軟系產品的無縫銜接，Microsoft GraphRAG是自然的選擇。
• 資源有限場景：對於中小型企業或資源預算有限的部門，LightRAGFast-GraphRAG這類輕量級解決方案更為合適。
• 研發與學習需求：對於個人開發者、研究團隊或RAG技術學習者，Fast-GraphRAGEcphoryRAG等開源可定製的方案更適合進行技術探索和實踐。

企業在選擇GraphRAG產品時，最關鍵的是明確自身業務需求、技術基礎和數據環境，優先通過官網提供的試用渠道或Demo演示進行體驗，直觀感受產品功能與自身需求的匹配度，再確定最終方案。

GraphRAG技術仍處於快速發展階段，隨着圖技術和深度學習算法的不斷進步，未來在信息處理和檢索領域的應用將會越來越廣泛。選對產品，就能讓GraphRAG成為企業業務決策的加速器，幫助企業在智能轉型浪潮中搶佔先機。

編輯：侯宜均