GraphRAG：基于PolarDB+通义千问+LangChain的知识图谱+大模型最佳实践
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。
你的业务库，可能就是最好的向量数据库
PolarDB MySQL版推出PolarVector，原生集成向量检索能力，无需同步数据、不新增运维体系。支持HNSW/IVF索引、多距离度量与智能过滤，兼容MySQL和OpenSearch双协议，具备ACID事务、低延迟（P95<5ms）、高召回率（>99%）等特性，适用于RAG、推荐、多模态搜索等AI场景。
