实操｜如何优雅的实现RAG与GraphRAG应用中的知识文档增量更新？

主要观点总结

本文探讨了RAG应用中知识文档的增量更新问题，这对于企业级的RAG应用、存在大量经常变化的知识文档的场景下的快速同步与降低成本具有重要意义。文章介绍了增量更新的需求、方案、实现以及在LangChain、LlamaIndex和GraphRAG中的应用，同时指出了一些待优化的问题和挑战。

关键观点总结

关键观点1: 增量更新的需求

企业信息系统中的知识库维护与管理应用需要同步更新到RAG应用中，当领域知识发生变化时，需要最简洁、快速、低成本的方式更新对应的向量或知识图谱索引。

关键观点2: 增量更新的方案

借助文档或块的“指纹”来实现增量更新，结合必要的持久与缓存方案，通过“指纹”识别出需要处理的文档或知识块，并执行相应的动作，跳过重复的内容，达到增量更新的目的。

关键观点3: LangChain和LlamaIndex中的实现

LangChain和LlamaIndex提供了文档增量更新的实现方法。LangChain通过索引API创建知识的向量索引，借助RecordManager组件跟踪每个知识块的源文档ID、hash指纹以及时间戳等。LlamaIndex则需要借助数据摄入管道实现知识增量更新，并指定文档存储以及文档存储策略。

关键观点4: GraphRAG的增量更新

Graph RAG是借助知识图谱与图数据库实现复杂知识关系的检索与答案生成。目前成熟的框架如Microsoft GraphRAG尚未能够实现增量更新。nano-GraphRAG框架提供了一定的知识增量更新的能力，但社区信息的增量更新尚未实现。

关键观点5: 待优化的问题和挑战

包括基于Chunk指纹的知识变化识别、语义未变化场景下的无效更新、多模态复杂知识文档的增量更新策略、其他形式索引的增量更新（如Graph Index）、结合数据特点与业务要求的灵活更新策略等问题和挑战需要进一步解决和优化。

文章预览

点个 蓝字 关注我们 在RAG应用（包括GraphRAG）中，领域知识的导入与索引是后续增强生成的基础。一个常见的问题是，当领域知识发生更新与变化时，如何用最简洁、快速、低成本的方式更新对应的向量或知识图谱索引？让我们来探讨这个问题。 01 需求 一般来说企业的信息系统中都可能有较完善的知识库维护与管理应用，但是如何让变化的知识能够同步更新到RAG应用中则不一样，知识进入到RAG应用通常需要经过拆分（split）、嵌入（embedding）、向量索引（vectorindex）等步骤： 因此当更新发生时，就需要识别出输入的知识文档变化，进而将合适的策略应用到不同的知识块上，比如忽略、新增、删除或者更新。 在实际应用中有两种不同级别的增量更新策略： 一种是文档（Document）级别的简单更新策略。 即在导入知识文档时识别出新增或更新的文档， ………………………………