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田老师认为，微软、谷歌、OpenAI都将数据技术的重点聚焦各大企业内部数据，而将庞杂繁复的企业级数据快速转化为高质量知识，让模型能够“消化”，成为GraphRAG等新技术研发的目标，谁能先研发出数据矿藏的“挖矿机”，就能优先赢得广大拥有行业数据企业家的拥抱。

全球AI要闻，微软坚信GraphRAG是未来之路，开源社区星标上万。

7月，微软发布最强RAG知识库开源方案GraphRAG，上线即爆火，发布2周开源星标量高达1万。微软GraphRAG将向量囊括进来，不同于RAG仅基于文本嵌入之间的相似度，两种技术并不是竞争关系。

GraphRAG通过使用大语言模型生成知识图谱，能大幅提升检索水平，为上下文窗口填入相关性更高的内容，所需token数量能减少26%至97%。Data.world公司在43个业务问题上实践显示，GraphRAG将大语言模型响应准确度平均提升3倍。

Neo4j公司CTO Philip Rathle说：“你的下一个生成式AI应用很可能就会用上知识图谱。”Neo4j发布了一款开源工具NeoConverse，能通过自然语言来查询知识图谱。比如GraphRAG依托大语言模型的文本到图谱工作流程，将10000篇金融文章整理成了一个知识图谱，与 RAG相比，不仅能提升答案质量，答案的token数量也少了三分之一。

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