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GraphRAG 是微软提出的图增强 RAG，解决了传统 RAG 的全局理解问题。

传统 RAG 的问题：

• 只能检索局部信息
• 无法回答"全局性"问题
• 缺乏实体间关系理解

GraphRAG 的创新：

1. 构建知识图谱（实体+关系）
2. 社区检测（Leiden 算法）
3. 多层级摘要
4. 全局+局部检索结合

效果：

• 全局性问题准确率提升 50%+
• 适合大型文档库
• 构建成本较高

工具：微软开源的 graphrag 库

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当你有几十上百个 Prompt 时，版本管理就变得至关重要。

最佳实践：

1. Prompt 即代码：将 Prompt 存入 Git，使用模板引擎管理变量
2. 版本控制：每次修改都记录变更原因和效果
3. A/B 测试：同一任务维护多个 Prompt 版本，持续对比效果
4. 评估集：建立固定的测试用例，量化 Prompt 效果
5. 回归测试：修改 Prompt 后跑评估集，确保没有退化

工具推荐：LangSmith、Promptfoo、OpenAI Evals。

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