查询引擎 🔎

查询引擎是 GraphRAG 库的检索模块，它在已完成的索引上运行。它负责以下任务：

局部搜索

本地搜索通过结合从 AI 提取的知识图谱和原始文档的文本块来生成答案。这种方法适用于需要理解文档中提到的特定实体的问题（例如：洋甘菊有哪些药用特性？）。

有关本地搜索工作原理的更多详细信息，请参阅本地搜索页面。

全局搜索通过以 map-reduce 的方式搜索所有 AI 生成的社区报告来生成答案。这种方法需要大量资源，但通常可以为需要理解整个数据集的问题提供良好的响应（例如：此笔记本中提到的草药最重要的价值是什么？）。

有关此功能的更多信息，请参阅全局搜索页面。

DRIFT 搜索通过在搜索过程中包含社区信息，为本地搜索查询引入了一种新的方法。这极大地扩展了查询的起点范围，并导致在最终答案中检索和使用更多样化的事实。这通过提供一个更全面的本地搜索选项来扩展 GraphRAG 查询引擎，该选项使用社区见解将查询细化为详细的后续问题。

要了解有关 DRIFT 搜索的更多信息，请参阅 DRIFT 搜索页面。

GraphRAG 包含基本向量 RAG 的基本实现，以便可以根据您提出的问题类型轻松比较不同的搜索结果。您可以指定包含在摘要上下文中的前 k 个文本单元块。

此功能接收用户查询列表并生成下一个候选问题。这对于在对话中生成后续问题或为调查人员生成深入研究数据集的问题列表很有用。

有关问题生成工作原理的信息，请参阅问题生成文档页面。