带有提取实体和社区摘要的词汇图

上下文

某些可以在整个数据集上提出的问题，不仅仅涉及某些数据块中存在的内容，而是寻找数据集中贯穿的总体信息。所有上述模式都不适合回答这类“全局”问题。

图形模式

元素

节点

文档节点包含文档名称及其来源。它们可能包含额外的元数据。 块节点包含块的人类可读文本及其向量嵌入。它们可能包含额外的元数据。 实体节点包含实体的名称。此外，它们可能包含实体的描述和向量嵌入（名称和描述）。它们可能包含额外的元数据。实体节点可以根据提取提示具有额外的标签。 社区节点包含与社区相关的所有数据，如级别、名称、摘要和完整内容。它们可能具有一个权重属性，表示该社区跨越了多少个块。它们可能包含额外的元数据。

关系

PART_OF关系不需要额外的属性。然而，它们可能包含额外的元数据。 HAS_ENTITY关系不需要额外的属性。然而，它们可能包含额外的元数据。 RELATES_TO关系在这里是示例性的。它们可以根据提取提示具有任何类型。它们也可能有一个描述。它们可能包含额外的元数据。 IN_COMMUNITY关系将实体连接到一个包含摘要的社区节点。这些关系不需要额外的属性。然而，它们可能包含额外的元数据。 PARENT_COMMUNITY关系将一个级别的社区连接到它们更高级别的社区节点。这些关系不需要额外的属性。然而，它们可能包含额外的元数据。

描述

除了提取实体及其关系外，我们还需要在领域图中形成层次化的社区。这可以通过使用Leiden算法来实现。对于每个社区，LLM将实体和关系信息总结为社区摘要。

GraphRAG 模式

在Global Community Summary Retrievers和Local Retrievers中使用了一个带有提取实体和社区摘要的词汇图。