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系列导读

你现在看到的是《GraphRAG 实战：从零搭建知识图谱增强生成系统》的第5/10篇，当前这篇会重点解决：揭示 GraphRAG 检索的核心机制，帮助读者设计高效且准确的检索逻辑。

上一篇回顾：第 4 篇《向量化与图存储双引擎：将图数据与向量索引融合》主要聚焦 教会读者如何让图数据库同时具备语义检索能力，为 GraphRAG 提供双模态支撑。 下一篇预告：第 6 篇《生成阶段优化：让 LLM 理解图结构上下文的 Prompt 工程》会继续展开 提供一套经过验证的 Prompt 策略，让 LLM 能有效利用图结构信息生成可靠答案。

全系列安排

1. GraphRAG 是什么？—— 从 RAG 到知识图谱增强生成的技术演进
2. 知识图谱基础：用 Neo4j 构建你的第一个图数据库
3. 实体抽取与关系构建：从非结构化文本到知识图谱的自动流水线
4. 向量化与图存储双引擎：将图数据与向量索引融合
5. GraphRAG 检索器设计：图遍历、子图采样与上下文构建（本文）
6. 生成阶段优化：让 LLM 理解图结构上下文的 Prompt 工程
7. 端到端部署实战：用 FastAPI 搭建 GraphRAG 问答服务
8. 性能调优与排错：GraphRAG 系统的瓶颈分析与优化实战
9. 进阶玩法：动态图谱更新与增量学习
10. GraphRAG 未来展望：多模态、大图与 Agent 集成

导语：从存储到检索，打通 GraphRAG 的“最后一公里”

在前一篇《向量化