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本文介绍了一种结合知识图谱与大型语言模型(LLM)的GraphRAG系统,利用PolarDB、通义千问及LangChain实现。知识图谱通过结构化信息、语义理解和推理等功能,增强了信息检索与自然语言处理效果。PolarDB具备图引擎与向量检索能力,适配知识图谱存储与查询。通义千问处理自然语言,LangChain则整合模型与应用。实战步骤包括环境准备、数据库配置与数据导入,并通过实例展示了图谱与向量联合检索的优越性,提升了问答系统的准确性和实用性。