從“聽指令”到“當參謀”，阿里云AnalyticDB GraphRAG如何讓AI開竅

01、背景

在智能客服與醫療問診領域，用戶模糊描述導致的多輪對話斷裂與語義關聯缺失，長期阻礙決策效率提升。傳統 RAG 技術面臨雙重困境：

單輪檢索局限：當用戶僅反饋“空調制冷效果差”、“持續發熱三天”等模糊信息時，傳統 RAG 缺乏追問能力，無法定位根因；
語義跳躍失控：對話中突然切換話題（如患者從“咳嗽”轉向“頭痛”）時，傳統方案因無法關聯跨域知識導致誤判。

阿里云瑤池旗下的云原生數據倉庫 AnalyticDB PostgreSQL 版?GraphRAG 技術，創新融合知識圖譜動態推理+向量語義檢索，通過實體關系映射與多跳路徑優化，構建可應對復雜場景的決策引擎。本文將通過家電故障診斷和醫療預問診兩大高價值場景，解析其如何實現從“被動應答”到“主動決策”的跨越。

02、GraphRAG 業務系統

相比傳統 RAG，結合向量和圖的 GraphRAG 能更高效地處理大規模知識的關聯檢索與分析。GraphRAG 是通過圖來保存文本知識中實體之間的聯系。通過將文本抽象為圖數據，知識圖顯著簡化了輸入文本，減少冗長問題。通過檢索子圖或圖社區，GraphRAG 能夠捕捉更廣泛的上下文和聯系，有效應對 QFS 挑戰。

構建一個完整的 GraphRAG 業務，需要三個重要的子系統：知識圖譜理解抽取系統、 GraphRAG 引擎系統、支持 RAG 的 AI 工程框架。

1、知識圖譜理解與抽取

知識圖譜系統用于實現知識建模和抽取。最新的阿里通義千問 Qwen3 在文檔理解、數據抽取、問題分析、多語言識別等方面表現優異，成本大幅下降，性能全面超越DeepSeek-R1、OpenAI-o1等全球頂尖模型。我們利用通義千問 Qwen3，完成對文本的分析并進行實體和關系的三元組抽取，從而構建相應的知識圖譜。

2、GraphRAG 引擎

阿里云瑤池旗下的云原生數據倉庫AnalyticDB PostgreSQL（以下簡稱ADB PG）作為一款具備 GraphRAG 引擎的MPP數據庫，它具備完整的事務處理、高吞吐寫入和流批一體引擎以及提供關系型數據存儲、全文、向量存儲和圖數據存儲功能，顯著簡化應用構建的過程，提供精準分析和決策支持。通過整合 Qwen3 的知識抽取能力和 AnalyticDB PostgreSQL 的圖引擎優勢，GraphRAG 可以實現更全面的上下文理解和信息檢索，優化業務流程。

3、Data Agent Platform

AI框架作為業務層的"智能中樞"，負責實現從原始數據到智能服務的端到端閉環。Dify on DMS是阿里云瑤池數據庫推出的一站式AI應用部署解決方案。通過DMS可以輕松將Dify應用部署到阿里云上，并與通義大模型和瑤池數據庫生態等無縫融合。無論是數據處理、模型訓練，還是AI應用的快速上線，DMS都能提供低門檻、開箱即用的體驗，構建企業級安全穩定的Data+AI平臺。

03、ADB PG GraphRAG技術解析

知識圖譜的構建和導入

?? 圖譜構建

知識圖譜構建是一個融合多源數據、自然語言處理（NLP）技術和圖數據庫管理的系統性工程，ADB PG GraphRAG 通過生成式模型將原始文本轉換為圖譜的“節點（實體）”和“邊（關系）”，其核心流程包括：

對文本進行chunk并從中抽取實體屬性（如“特斯拉CEO：馬斯克”） → 解決實體同名歧義（如“鵝廠→騰訊”）與數據冗余問題 → 節點去重與實體歸一化處理 → 將抽取到的節點轉換為Cypher語句寫入ADB PG圖存儲 → 同步將chunk生成文本向量存入ADB PG向量庫中。

如此，用戶在查詢的時候既可以通過embedding進行語義相似度搜索，也可以通過知識圖譜搜索正確的回答，大大提升回答的準確度。

?? 圖譜融合

針對跨文獻抽取實體時出現的命名差異問題（如“鵝廠”與“騰訊”指向同一實體），ADB PG GraphRAG采用分層消歧策略：

支持領域專家自定義映射規則（例如強制將“計算機”標準化為“電腦”），實現基礎術語統一；其次利用公共樣本庫執行聚類分析，自動歸集同義實體（如合并“北醫三院”與“北京大學第三醫院”）；對于復雜歧義場景，則調用大語言模型進行深度語義匹配。通過規則定義、數據驅動聚類和AI模型協同，圖譜融合能夠有效消除實體歧義，為精準檢索奠定基礎。

知識圖譜的檢索增強

?? 關聯檢索

當用戶發起查詢時，關聯檢索首先抽取問題中的實體關系，沿知識圖譜檢索相鄰N跳節點的語義內容，通過相似度匹配定位最相關節點及對應文本塊，顯著提升多跳問題的準確性與可解釋性。

?? 全局檢索

若檢測到對話跳躍現象：包括語義突變或跨領域提問，系統會自動觸發全局檢索，將用戶問題轉化為向量后執行全圖搜索，快速定位Top-N相似節點，并結合會話上下文重定位對話路徑，提升回答的準確度。

?? 多路檢索召回

結合“關聯檢索”和“全局檢索”的兩個能力，ADB PG GraphRAG服務還提供了多路檢索的自適應召回能力，同步計算關聯檢索與全局檢索的置信度，默認優先采用關聯節點結果，同時支持通過調整置信度閾值動態干預決策。

?? 圖譜檢索排序

為了優化檢索結果的相關性和準確性，ADB PG GraphRAG服務實現了重排序（Reranking）機制，優化結果優先級，確保返回最契合用戶需求的信息序列。

04、場景實踐：模糊查詢的精準決策突破

在對問題進行分析處理時，行業專家通常會構建一個或多個知識圖譜。這些知識圖譜基于具體的應用場景設計，通過與用戶進行追問式對話，能夠將廣泛的問題逐步細化，并最終定位到具體的狀況上。通過這種層次化的分析方法，可以有效地從宏觀層面的問題過渡到微觀層面的特定情境，從而為用戶提供精準且針對性強的解決方案。

場景一：家電故障診斷-從模糊描述到根因定位

在以家電為代表的智能電子行業中，咨詢類客服系統的需求日益凸顯，但是用戶咨詢的問題往往過于模糊，不能直接通過AI Agent定位到客戶的問題并給出解決方案。所以，這類系統旨在通過多輪提問，獲取更多有價值的信息，精準地識別用戶在產品使用過程中遇到的具體問題，并據此提供切實可行的解決方案。它不僅能夠有效提升用戶體驗，還能進一步優化售后服務流程。此類智能化客服平臺，憑借其卓越的問題診斷能力和高效的服務響應機制，在當今競爭激烈的市場環境中顯得尤為重要。

下面是一個空調售后機器人的故障問答場景：

--Agent：你好，我是空調售后助手，請問有什么可以幫你？

--User：我的空調制冷效果不理想，能幫忙看一下么？

--Agent：是你的空調吹風風量小還是制冷效果差？

--User：制冷效果不好。

--Agent：請看一下空調的運行模式，是不是在制冷模式？

--User：制冷模式。

--Agent：空調濾網是否長時間沒有清理？

--User：是的。

--Agent：請清理濾網后再觀察一下空調制冷情況。

在空調售后案例中，用戶提出“制冷效果不理想”的模糊問題。售后Agent通過多輪追問引導用戶補充信息：首輪區分“風量小”或“制冷效果差”，第二輪確認空調運行模式，第三輪核查濾網狀態，最終給出“需要清理濾網后觀察”的解決方案。整個過程依托知識圖譜的實體關聯路徑（運行模式→濾網狀態），實現從泛化問題到具體根因的精準定位，有效提升了售后服務效率。

場景二：醫療問診

在現代醫療問診場景中，提供24小時在線智能預問診服務以減輕醫生負擔顯得尤為重要，但是AI Agent通常無法通過傳統的“望聞問切”方法逐步從患者那里獲取更多有助于判斷疾病的信息。因此需要一個為患者和醫生提供決策參考的輔助系統，通過患者提供的癥狀信息，判斷潛在病癥，為患者提供快速簡便的建議，并協助醫生作出合理決策。

--Agent：你好，有什么問題可以幫你？

--User：最近一直肚子疼，不知道什么原因。

--Agent：請問是上腹疼痛么？

--User：是的，感覺是胃這邊比較疼。

--Agent：是否有惡心或者消化不良、噯氣、黑便等其他癥狀？

--User：吃完飯會有點反酸。

--Agent：您可能有胃部相關的疾病，建議繼續做胃鏡或者x線鋇劑檢查以確認具體的病因。

醫療問診輔助系統能夠基于醫療專用的知識圖譜，創建癥狀 -> 診斷 -> 檢查 -> 疾病之間的知識關系圖譜，并通過持續整合病歷案例不斷優化診療路徑，提升診療效率。在Agent使用過程中，系統會根據患者的主訴癥狀進行圖譜初篩，生成附帶置信度的初步診斷；當置信度不足時啟動多輪對話補充關鍵癥狀，如發熱時長、疼痛部位等，逐步收斂疾病范圍直至達到置信閾值。最終依據醫療規范輸出檢查建議或明確疾病結論，直接銜接給藥、住院等后續流程。在臨床實踐中，該系統不僅能引導患者精準匹配科室分診，更能降低資源匱乏地區醫生因經驗不足導致的誤診風險。