微軟研究院近日對其GraphRAG系統進行了重要更新，引入了動態社區選擇功能，這一舉措在提升全局搜索數據檢索效率的同時，還實現了tokens成本的大幅降低，降幅高達77%。
GraphRAG，作為微軟推出的一種新型檢索增強生成框架，結合了知識圖譜與大型語言模型的優勢，旨在強化信息處理和問答能力。自今年7月開源以來，該項目在GitHub上迅速走紅，收獲了超過萬次的星標。
此次更新的動態社區選擇功能，通過優化知識圖譜的訪問機制，不僅提高了響應速度，還進一步增強了信息處理的精確性。
在這一過程中，輕量級模型GPT-4o-mini發揮著關鍵作用，它能夠智能識別相關數據部分，確保僅有這些部分進入核心處理環節，從而大幅降低計算負擔。內部測試結果顯示，啟用動態選擇功能后，tokens成本顯著降低。
GraphRAG 0.4.0版本的發布還帶來了其他新特性，包括增量索引和DRIFT模塊。這些新增功能不僅提升了知識圖譜的更新效率，還進一步增強了搜索的準確性。
通過這些創新技術的結合，GraphRAG現在能夠生成更加貼近上下文環境的答案，有效減少了傳統文檔系統中常見的信息碎片化問題。
