GraphRAG→是未来符号与连接主义的必然桥梁 or AGI深度推理的过渡折中？

 

随着微软前几天发布开源的GraphRAG，进而又带动了领域GenAI的热潮，借着这股热潮，结合之前自己对LLM复杂推理的思考说一下自己关于LLM与泛RAG的理解延展：

不管面对的是开放Gen任务还是领域Gen任务，对于LLM之下所采用的各种泛RAG增强技术来说，其本质貌似亦可以看作是LLM生成推理过程在某种指引下的step by step结构性符号化扩散提示或约束（对于领域任务更多体现为约束）。

如无论是GraphRAG中分步骤的图谱化实体要素提取或实体社区摘要生成的索引过程，还是大多数泛RAG中检索增强机制的中间索引构建过程，均可以看作某种具象化结构性提示，甚至可以看成为某种复杂推理模式进行的预符号化提示建模。

 

而GraphRAG所呈现出的在知识结构粒度和层级符号化索引与增强方面方面则要比传统的RAG在增强LLM应用于复杂推理层面会更精细或准确，同时也能如论文中所说亦能进行局部或全局的整体内容理解和生成。然而，严重的成本开销也是不可避免的，我想也许这也是GraphRAG选择开源的目的之一吧:)。

 

不管怎样，相信随着这次微软开源的GraphRAG框架，未来将会带动更多RAG框架和思想的延展，而这是否可以成为当下LLM在迈向遥远AGI探索路途中符号与连接主义的必经桥梁？还是未来AGI深度推理的过程性折中呢？

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