5 個生產級 Graph RAG 模式
5 種 Graph RAG 模式，幫你判斷何時用 SQL、向量與圖譜一起回答風險與依賴問題。
這篇整理 5 種生產級 Graph RAG 模式，幫你判斷何時用 SQL、向量與圖譜一起回答風險與依賴問題。
當資料同時有表格、文件與依賴關係時，單靠向量搜尋常會漏掉關鍵連結。看完這 5 項，你可以更快決定系統該先用圖譜、先用向量，還是兩者一起上。
| 項目 | 最適合 | 核心優勢 |
|---|---|---|
| 1. 實體圖譜優先 | 已知的人、供應商、資產 | 跨來源連結命名實體 |
| 2. 純向量檢索 | 模糊語意搜尋 | 快速找出相關文字 |
| 3. 圖譜＋向量混合 | 結構化與非結構化混合資料 | 兼顧語意與關係 |
| 4. 多跳擴展 | 依賴與風險追蹤 | 沿著連結往外追查 |
| 5. 查詢時推理層 | 複雜商業問題 | 先排序證據再回答 |
1. 實體圖譜優先
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先把人、物、地點與事件整理成圖譜，是最穩定的起點。像 Supplier A、Component X、Factory Y、Thailand 這些節點，搭配「提供」「位於」「受洪水影響」這類邊，系統就能先建立清楚骨架。
這種做法特別適合你已經有主資料、識別碼或知識圖譜團隊的情境。它讓後續檢索不只是在找相似文字，而是在找真正有連結的實體。
- 適合供應商、產品、工廠、客戶與事故。
- 跨 SQL、文件、事件流時，維持同一組 ID。
- 記錄 edge type、來源與時間戳，方便追溯。
2. 純向量檢索
向量搜尋仍然有用，尤其適合廣泛召回。若有人查「production risks」，系統很可能先撈到洪水新聞，因為語意上相近，速度也快。
問題在於，向量不會自動知道 Supplier A 供應 Component X 給 Factory Y，除非這層關係已寫進文字。當答案依賴一串事實時，單靠語意相似度常會找到對的段落，卻漏掉真正的商業含義。
- 適合模糊問題與文件探索。
- 不擅長需要精確關係的答案。
- 通常會搭配 chunking、embeddings 與 reranking。
3. 圖譜＋向量混合
混合模式會先用向量找候選文本，再用圖譜驗證或擴展結果。這是很多生產環境最安全的中間解，因為它保留語意召回，也補上結構精度。
以洪水案例來說，向量層先找到新聞，圖譜再把 Supplier A 連到 Component X 與 Factory Y。系統因此能回答更有用的問題：如果 Supplier A 停止出貨，哪些工廠可能受影響？
- 先對文件與事件報告做 embeddings。
- 把抽出的實體映射到圖譜節點。
- 用圖譜邊做過濾、排序或擴展證據。
4. 多跳擴展
多跳擴展會從種子節點或文件開始，沿著關係往外走。一跳可能是 Supplier A 到 Component X；兩跳就可能到 Factory Y、庫存水位或下游客戶。
當使用者問的是依賴關係、影響範圍或根因時，這種模式特別有價值。系統不會停在第一個命中的文件，而是透過圖譜把相連事實串成更完整的答案。
Supplier A -> provides -> Component X -> used by -> Factory Y
Supplier A -> located in -> Thailand
Thailand -> affected by -> flooding5. 查詢時推理層
最後一種模式是在查詢時加入推理層，決定要做多少圖譜遍歷、向量搜尋與證據評分。這會讓生產系統更可靠，因為檢索策略會跟著問題變動。
像「發生了什麼？」這種簡單問題，也許只要一份文件加一個實體連結；但「如果 Supplier A 停供，哪些工廠有風險？」就可能需要圖譜遍歷、文件檢索與排序後的證據集合，再交給模型生成答案。
- 簡單問題走直接檢索。
- 依賴問題走圖譜遍歷加證據評分。
- 最後答案要能對應到節點與文件引用。
怎麼挑
如果你的資料大多是文字，問題也偏廣泛，先從純向量檢索開始最省力。若使用者在意供應商、資產、事故這些命名實體，就該加上實體圖譜，再用混合檢索把跨來源的事實串起來。
如果目標是風險分析、影響追蹤，或任何會問「什麼依賴什麼」的場景，多跳擴展和查詢時推理層通常最值得先做。實務上，最好的配置往往不是圖譜或向量二選一，而是圖譜加向量，再配一個清楚的路由規則。