FIND研究員：韓意勤
近年來，隨著大型語言模型（LLM）的快速發展，人工智慧的應用已從過去的單純數據分析，拓展至更為複雜的知識推理與自然語言理解。然而，在面對專業領域或內部私有資料時，LLM 仍存在著「幻覺」（Hallucination）問題，即模型會生成看似合理但實際上錯誤或虛構的內容。為了解決這一挑戰，檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術應運而生。它透過在生成答案前，先從外部資料庫檢索相關資訊，再將其作為上下文提供給 LLM，大幅提升了答案的準確性與可靠性。
圖1：透過RAG技術，可大幅提升問答的準確性與可靠性。
圖片來源：本文作者以DALL.E生成
然而，傳統的 RAG 主要依賴向量資料庫，將文字內容轉化為向量進行比對。這種方法在處理非結構化資料時表現優異，但若面對資料中隱藏的複雜關聯性和結構化知識時，其準確性與效能便會受到限制。此時，一種更為強大的技術組合—Graph RAG，正逐漸成為業界的新寵。它結合了知識圖譜（Knowledge Graph）與 RAG，讓 AI 不僅能理解文字內容，更能洞察資料之間的深層關係，開啟了人工智慧應用的新篇章。
【發展背景】
在人工智慧的歷史長河中，資訊的組織與處理方式不斷演進。早期的專家系統依賴人工編寫的規則，耗時費力且難以擴展；隨後的機器學習時代則著重於從大量數據中自動學習模式。而大型語言模型的崛起，則標誌著 AI 進入了以生成式能力為主的時代。然而，幻覺問題始終是其難以迴避的痛點。
傳統的 RAG 技術透過將非結構化文本分塊並向量化，有效地為 LLM 提供了外部知識的補充。這在處理問答系統、內容摘要等任務時表現出色。然而，當問題涉及到多個實體（如人、事、物）之間的複雜關聯、因果關係或時間序列時，單純的向量檢索往往難以捕捉這些深層的結構化資訊。舉例來說，詢問「某公司與其主要供應商在過去三年內的合作項目及其成果」，傳統 RAG 可能需要檢索並整合多個分散的文本片段，其準確性與效能難以保證。
知識圖譜的出現，恰好彌補了這一缺陷。知識圖譜以「實體-關係-實體」的三元組形式，將複雜的資訊網路化、結構化，使其更易於被機器理解和推理。它能清晰地呈現出資料間的關聯路徑，為 AI 提供了更為精準的知識脈絡。Graph RAG 的核心思想，就是將知識圖譜的強大結構化能力，與 RAG 的靈活檢索與 LLM 的生成能力相結合，從而實現更智慧、更可靠的資訊處理。
【產業趨勢】
Graph RAG 的興起，正引領著產業進入一個新的 AI 應用階段。這項技術不僅僅是傳統 RAG 的升級，更是一種典範轉移，讓 AI 能夠從「單純的文本理解」轉向「深層的知識推理」。主要趨勢可歸納為以下幾點：
1.從向量檢索到混合檢索：未來的 RAG 系統將不再只依賴向量檢索，而是會結合多種檢索策略。Graph RAG 能夠根據問題類型，自動判斷是需要進行語意向量檢索，還是需要進行結構化的圖譜路徑檢索，甚至兩者混合使用，以達到 佳的檢索效果。
2.企業內部知識管理的革命：許多企業都擁有龐大且複雜的內部資料，包括技術文件、客戶服務紀錄、研發報告等。這些資料不僅量大，且彼此間存在著錯綜複雜的關係。Graph RAG 能夠將這些內部資料自動構建為知識圖譜，讓員工能夠透過自然語言快速查詢、分析和推理，大幅提升工作效率，並降低決策風險。
3.多模態與多來源資料整合：除了文字資料，真實世界的知識還包含圖像、表格、數據/資料庫等不同形式。Graph RAG 的架構非常地適合整合這些多模態、多來源的異質資料，將其統一建模在一個知識圖譜中。這使得 AI 能夠進行更全面的跨領域推理，例如結合產品圖片、規格說明與使用者評論，生成更為詳盡的產品分析報告。
4.可解釋性與可追溯性的提升：由於知識圖譜的結構化特性，Graph RAG 在生成答案時，能夠清晰地展示其所依據的知識路徑。這不僅能讓使用者信任 AI 的回答，更能幫助企業追溯答案的來源，找出可能的錯誤或偏見，這對於金融、醫療等需要高可信度的領域至關重要。
【應用案例】
Graph RAG 的強大能力已在多個產業領域展現出巨大的應用潛力，以下為幾個具體的應用案例：
1.金融業：風險評估與反洗錢（Anti-Money Laundering, AML）
傳統的反洗錢系統主要依賴規則引擎，難以發現隱藏在複雜交易網絡中的可疑行為。採用 Graph RAG 技術的金融機構，將客戶、交易、公司、銀行帳戶等實體構建為一個巨大的知識圖譜。當有新的交易發生時，系統不僅會進行基本的向量比對，更會利用圖譜檢索功能，分析該交易與其他可疑實體之間的關聯路徑，例如：該客戶是否與某家受制裁公司有共同股東，或其交易對象是否曾在特定時間內與多個可疑帳戶有過頻繁往來。透過這種方式，AI 能夠更精準地識別出潛在的洗錢網路，大幅提高了偵測效率與準確性。
2.醫療業：藥物研發與診斷輔助
新藥研發是一個耗時且高風險的過程，需要整合大量的學術論文、臨床試驗報告、基因資料和藥物專利等資訊。運用 Graph RAG 技術的藥物研發公司，將這些異質資料整合為一個知識圖譜。研究人員可以透過自然語言提問：「是否有特定的基因突變與某種藥物的副作用相關聯？」AI 會自動在圖譜中檢索並分析相關實體與關係（如基因、藥物、疾病、副作用），提供精準的答案及引用的原始文獻來源。這不僅加速了新藥的探索階段，也幫助研究人員發現過去未曾察覺的潛在關聯，為精準醫療提供了新的可能性。
3.製造業：供應鏈管理與風險應對
汽車產業的供應鏈極其複雜，牽涉數百甚至數千家供應商。利用 Graph RAG 構建了供應鏈知識圖譜的汽車零件製造商，將各級供應商、物料、生產地點、運輸路線、甚至地緣政治風險等資訊進行關聯。當全球某地發生自然災害或政治事件時，系統可以透過圖譜分析，迅速識別出受影響的供應商、受衝擊的物料種類以及 終受影響的產品線，並自動生成應對建議，例如尋找替代供應商或調整生產計畫。這使得企業能夠從被動應對轉向主動預警，顯著提升了供應鏈的韌性。
【未來展望】
Graph RAG 技術的發展尚處於早期階段，但其潛力已不容小覷。展望未來，我們或許將會看到：
技術融合與標準化：Graph RAG 將與多模態 AI、邊緣運算等技術更緊密地結合，並出現更多標準化的工具與平台，降低企業的導入門檻。
動態知識圖譜：未來的知識圖譜將不再是靜態的資料庫，而是能夠即時感知外部變化並自動更新的動態系統。例如，當新聞報導某家公司被收購，圖譜會自動更新其股權關係，並通知相關的 AI 應用。
普及至個人與小型企業：隨著技術的成熟，Graph RAG 的應用將不再侷限於大型企業，未來每個人都可能擁有一個專屬的「個人知識圖譜」來整理與管理個人的資訊、人脈和學習歷程，實現更智慧的個人生活與工作。
Graph RAG 不僅僅是解決 LLM 幻覺問題的一劑良方，它更是一種將人類知識「結構化」並「智慧化」的強大引擎。它讓 AI 能夠從「知道」進化到「理解」，從「生成」邁向「推理」，為人類社會帶來更深層次的智慧變革。
參考資料來源：
1.Google Cloud. (2025). GraphRAG infrastructure for generative AI using Vertex AI and Spanner Graph: https://cloud.google.com/architecture/gen-ai-graphrag-spanner
2.Neo4j. (2024). Using a Knowledge Graph to Implement a RAG Application: https://neo4j.com/blog/developer/knowledge-graph-rag-application/
3.AWS Blogs. (2024). Using knowledge graphs to build GraphRAG applications with Amazon Bedrock and Amazon Neptune: https://aws.amazon.com/tw/blogs/database/using-knowledge-graphs-to-build-graphrag-applications-with-amazon-bedrock-and-amazon-neptune/
4.IBM. (2024). What is RAG (retrieval augmented generation)?: https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation
5.Oracle Database Insider. (2024). Graph RAG: Bring the Power of Graphs to Generative AI: https://blogs.oracle.com/database/post/graph-rag-bring-the-power-of-graphs-to-generative-ai
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