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GraphRAG 是什么：知识图谱 + RAG 怎么答「全局性问题」，与普通 RAG 的区别和落地步骤

GraphRAG 先用大模型抽取实体关系建知识图谱，再用社区发现算法分层生成社区摘要，查询时 map-reduce 汇总全局答案，专治普通向量 RAG 答不了的「语料主要讲了什么」类问题，实测全面性胜率 72-83%，文附六步落地流程。