什么是 GraphRAG？比传统 RAG 强在哪里？

GraphRAG 是微软提出的一种增强方案：把知识库的内容先抽取成实体和关系，构建成知识图谱，再基于图谱来检索和推理。传统 RAG 做的是找相似片段，GraphRAG 能做跨片段的关系推理——比如这家公司的产品线里哪些和新能源相关这种需要串联多个信息点的问题。优点是能回答全局性、关联性问题，多跳推理能力强；缺点是构建图谱成本高、速度慢，适合知识密集、强关联的场景（企业知识库、行业研究）。简单场景用传统 RAG 就够了，别过度设计。