<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Graph on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/graph/</link><description>Recent content in Graph on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/graph/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>GraphRAG 实战：从向量检索到知识图谱增强检索</title><link>https://plumephp.com/llm-graphrag-knowledge-graph/</link><pubDate>Sat, 26 Sep 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/llm-graphrag-knowledge-graph/</guid><description>&lt;p&gt;传统 RAG 用向量相似度检索文档片段，但在回答&amp;quot;谁和谁有关系&amp;quot;&amp;ldquo;某事件的完整影响链&amp;quot;这类需要多跳推理的问题时力不从心——关键信息可能分散在不同文档里，向量检索只能局部命中。GraphRAG 将知识表示为&lt;strong&gt;实体-关系图谱&lt;/strong&gt;，用图遍历补足向量检索缺失的关联推理能力。本指南从图谱建模出发，系统覆盖实体抽取、图谱构建、检索策略（局部与全局）、与向量检索的混合架构，并给出 Neo4j + LLM 的完整实战。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>