GraphRAG 企业知识库实战:文档到知识图谱的五阶段流水线
adnan_hashmi · x · 2026-10-18
分享了一篇关于用知识图谱构建企业级 GraphRAG 系统的内容,配图展示了完整流水线:
- 文档解析与切分:PDF 等文档经 Docling 解析为 Markdown,再用 LangChain 的 Splitter 切成 chunks;
- 实体抽取:LLM 从每个 chunk 抽取实体;
- 类型抽取:LLM 抽取实体类型,配合已有类型缓存与语义聚类(semantic clustering)归并;
- 关系抽取:同样采用缓存已有关系 + 关系语义聚类的迭代方式抽取实体间关系;
- 聚合与入库:抽取的实体/关系经去重聚合、后处理,最终形成 schema 并写入图数据库。
架构亮点是用「缓存已有类型/关系 + 语义聚类」做增量归并,避免不同 chunk 抽出的同一实体类型重复入库,是搭建企业知识图谱 RAG 的可参考流程。
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